量化轮动系统建设手记（三）：因子验证与两轮回测——成本教做人
数据底座打牢之后（见前两篇），终于可以回答那个最刺激的问题：这些数据到底能不能预测板块轮动？这篇记录从 10 个单因子的「泼冷水」开始，到一个看起来不错的复合策略，以及中间真实发生的一次翻车。
一、单因子验证：先被泼一盆冷水
方法：31 个申万一级行业，2016-2026 年，每周检验「因子值 vs 未来 5/10/20 日超额收益」的秩相关（IC）。10 个因子、30 组结果，挑重点：
| 因子 | T+10 IC | 点评 |
|---|---|---|
| 动量·5 日 | +0.032 | 表现最好，但强度一般 |
| 波动调整动量（20 日收益/波动率） | +0.027 | 全窗口稳定为正，有潜力 |
| 估值分位（PE 五年分位） | +0.016 | 方向为「强势延续」而非均值回归 |
| 动量·60 日 / 波动率 / 成交占比 | ≈0 或负 | 完全没信号 |
结论非常诚实：没有任何单因子达到「稳定可用」标准（IC≥0.03 且 IR≥0.3）。教科书式的中长期动量在 A 股行业上几乎无效——这也是行业轮动被公认「难做」的原因。但验证同时也指出方向：短周期动量 + 波动调整动量 + 估值分位，是相对最优的三个基因。
二、第一轮回测：毛超额 +5%，然后被成本全吃
把三个因子按 0.40 / 0.35 / 0.25 的权重合成打分，每周选评分最高的 8 个行业等权持有（对比基准 = 全行业等权），含交易成本回测 464 周：
- 毛超额（成本前）：+5.1%/年 —— 信号方向是对的；
- 净超额（含成本）：-0.08%/年 —— 全被成本吃掉；
- 平均周换手：48% —— 每周换掉近一半持仓，成本约 5%/年。
这是整个项目至今最有价值的一课：很多策略不是死于信号，而是死于换手。信号赚的 5 个点，恰好够付频繁调仓的手续费和冲击成本。
三、v2 改造：两个工程改动，净超额翻正
针对两个病灶（换手、状态），做了两个改动：
① 滞后带（换手控制）。规则从「每周选前 8」改成「买入门槛前 8 / 卖出门槛前 16」：已在持仓中的行业，只要不跌出前 16 就继续持有。粘性来自「不轻易换仓」，而不是拉长调仓周期。
② 市场状态开关。用全行业等权指数与其 200 日均线判定环境：指数在均线上方才启用轮动策略，否则切换为持有全体行业（≈市场平均）。历史上有约 48% 的时间处于「均线下方」，正是动量策略磨损最严重的时段。
| 版本 | 净超额/年 | IR | 最大回撤 | 周换手 |
|---|---|---|---|---|
| v1 基线 | -0.08% | 0.07 | -51% | 48% |
| v2 + 滞后带 | +4.21% | 0.57 | -46% | 21% |
| v2 + 滞后带 + 状态开关 | +6.74% | 1.06 | -38% | 11% |
两个改动带来的变化：换手从 48% 压到 11%，净超额从 -0.08% 升到 +6.74%，信息比率翻到 1 以上，回撤收窄 13 个百分点。有意思的是：单看「拉长调仓周期到 10 天」反而更差（+1.7%）——真正起作用的是给持仓设定容错空间，而不是降低信号更新频率。
四、清醒时刻
上面所有数字都来自样本内回测，而且 v2 的参数（滞后带 8/16、200 日均线）是在看过第一轮结果之后选的——存在温和的「过拟合」风险。对量化研究来说，这时的正确动作不是庆祝，而是进入下一关：
- Walk-forward 样本外验证：滚动窗口（训练 3 年 → 测试 6 个月）复检，参数只在训练段选择；
- 事件/新闻条件化：把前文的事件研究结果作为第三层信号；
- 通过样本外考验后，才谈「能不能用」。
免责声明：本系列为个人技术研究记录，系统为个人研究工具，回测结果基于历史数据、不代表未来表现，不构成任何投资建议。