2026年9月27日
【Python量化因子实战 #06】多因子打分：用动量+波动拧一个选股分数出来
摘要： 【Python量化因子实战 #06】多因子打分：用动量+波动拧一个选股分数出来 痛点：单因子有效，但实盘总会遇到"这个因子本月失效，那个因子上周失效"——单点总在波动。工业实战最朴素的办法就是多因子合成：把 2 个或更多因子拧成一根"综合分数"，让"打分散弱点对冲单点波动"。 一、为什么需要多因子打分 IC、分组回测都是"单因子评估"——它们说"动量因子有效"、"波动率因子有效 阅读全文
posted @ 2026-09-27 13:11 量化分析码农 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
【Python量化因子实战 #05】单因子分组回测：Q1~Q5 拉开差距才说明因子有效
摘要： 【Python量化因子实战 #05】单因子分组回测：Q1~Q5 拉开差距才说明因子有效 痛点：算出因子值后，怎么知道它"真有效"还是"纸上好看"？本篇用 30 只大盘股的截面，把"分组回测"这个工业级标准动作落到代码——按因子值等分成 5 组，看 Q1（输家）到 Q5（赢家）的累计收益差距有没有拉开。 一、为什么需要分组回测 IC 只回答"因子有没有用"（二元判断）。分组回测多走一步， 阅读全文
posted @ 2026-09-27 10:15 量化分析码农 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)