很多人觉得因子多覆盖广,但其实相关性高的因子会增加模型噪音,还容易过拟合,就是历史测试好用但实战不灵。落地步骤:1.先明确核心选股逻辑,只选符合逻辑的核心因子,不用凑数量;2.按行业特性筛选适配因子,比如消费类侧重现金流因子,周期类侧重产能因子;3.对应行业做回测验证,确认因子有效。举个例子:选消费股时就剔除科技研发类因子,只留盈利、估值类核心,选股更精准。注意别加无关因子,避免模型不稳定。
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