市场状态感知动量因子的完整代码实现及结果对比分析 前言 前两篇文章我们讨论了市场状态感知因子设计的思路和流程框架，本篇我们继续尝试市场状态感知的动量因子的完整实现方法，并附上详细实现代码。 市场状态感知是有意义的探索。本次实验分别以CSI300、CSI500、CSI1000股票池为例，使用三组动量-收益窗口配对进行对比研究： 5日动量1日收益 20日动量5日收益 60日动量10日收益 实验结果发现： 在所有组别下，我们设计的市场状态感知动量因子均优于原始动量因子。 沪深300和中证500...

市场状态感知因子：方法论与实现指南（以动量&波动率为例） 前言 上一篇《自适应市场状态感知因子的构建》的文章中，我们提出了在因子层面构建市场状态感知因子的思路，不同于在模型层面对因子权重动态调整的因子择时方法，我们的设计思路希望在因子构建层面能够动态感知市场状态的变化。本篇研究继续上篇文章的思路，构建方法层面更加严谨，特别是动量因子及其线性组合形式的衍生因子，可以参照CAMP形式的构建方式构建具备市场动量感知的因子。虽然不是严格的数学推到，但是也尽量从逻辑层面尽量严谨。本篇主要以动量因子为例，...

--- 一、问题的提出：因子表现为什么不稳定？ 做量化的朋友应该都有这样的体会：一个因子上个月还能选出一堆牛股，这个月突然就不灵了。你以为是因子失效了？其实很可能只是市场风格变了。 打个比方，这就像开车——你在高速公路上可以踩油门开到120，但进了市区还这么开，那就是找事了。动量因子也是一样，牛市里追涨杀跌没问题，但到了震荡市或者熊市，这套玩法就容易踩坑。 问题在于，我们现在用的大部分因子都是"一根筋"的——不管市场是涨是跌，是疯狂还是恐慌，它们都用同一套逻辑在选股。这就像不管春夏秋冬都穿同一件衣服，肯定有时候会不合适。 所以我们需要让因子变得"聪明"一点，能够感知到市场的冷暖，知道...