策略分享——趋势增强因子ETF策略
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1. 趋势增强因子
在原来趋势得分因子的基础上，加入了时间的二次项和时间的三角函数项，分别代表趋势强度和趋势波动，并通过岭回归算法计算预测值，算出加强后的拟合优度，从而计算趋势增强因子。
1.1 原来的趋势得分因子
不足：
- **对过拟合无惩罚：**在价格预测中，若加入100个随机噪声因子，R²可能虚高，但样本外表现极差。
- 线性回归的R²：仅衡量模型对目标变量 y 的线性部分的解释能力。
- 非线性特征：二次项 (x2)、三角函数（如 sin(x), cos(x)）属于非线性变换，其解释力未被传统R²完全捕获。
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1.2 趋势增强因子
方程的改变：
回归方式的改变：
代码实现：
coeffs = np.linalg.solve(XTX_reg, XTy)
计算拟合优度后算出趋势增强因子：
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2. 策略思路
滚动计算每一只ETF的趋势增强因子，以25日为窗口期，计算后按因子得分大小排序，选取得分最高的前三只ETF持有，加入止盈机制，每日调仓。
3. 回测结果以及效果对比
趋势增强因子回测结果：
原来的趋势得分因子回测结果：
收益率提升42%，夏普比率提升，最大回撤减小。
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4. 策略代码链接
https://bigquant.com/square/ai/926df6df-eb57-0354-80bd-967dd101159e
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