基于机器学习的多因子动态调仓策略研究

传统量化投资策略中，因子表现往往呈现周期性波动，难以持续获取超额收益。为解决这一问题，本研究提出一种基于机器学习的多因子动态调仓策略。

该策略首先构建因子择时框架，对因子暴露度、个股收益、因子历史IC等数据进行预处理，并利用XGBoost模型预测因子未来IC值。

根据预测结果，策略动态调整因子组合，并在每个调仓周期内对股票进行权重分配，以期获得更高的风险调整后收益。实证结果表明，相比于传统的静态因子投资策略，该策略能够有效提升投资组合收益，并降低投资风险。

结论

机器学习驱动的动态调仓策略为量化投资提供了新的思路。未来研究方向包括：探索更精准的因子预测模型，以及将该策略应用于更广泛的市场和资产类别。