把因子组合说清楚
多因子策略需要明确每个因子的方向、处理方法和组合方式，否则很难复核回测结果。
- 动量、低波动、低换手、估值、质量等因子定义
- 标准化、去极值、缺失值处理和行业中性约束
- 等权、加权或分层打分方式
Multi-Factor Stock Selection
多因子选股策略：从因子组合到真实回测验证
多因子策略需要明确因子方向、标准化、缺失值处理、权重分配、行业暴露和换手控制。FiClaw 会把这些条件整理成 spec，再生成策略代码并提交回测。
示例 Prompt
“结合动量、低波动和低换手三个因子的等权多因子选股策略。”
“在沪深 300 中构建质量和动量双因子策略，并控制单行业暴露。”
“比较等权多因子和加权多因子在收益、回撤和换手上的差异。”
可复核指标
因子数量
2-5 个
先从少量核心因子验证
组合构建
打分选股
按综合得分排序持仓
诊断重点
暴露 + 换手
避免隐性风险集中
从回测指标反推因子质量
FiClaw 会把组合收益、回撤、胜率、换手和暴露诊断放在一起看，帮助判断因子组合是否值得继续。
- 关注因子组合是否只在少数阶段有效
- 观察持仓集中度、行业暴露和换手成本
- 保留策略 spec、代码和回测报告用于团队复盘
Workflow
FiClaw 如何处理这个问题
1
描述因子
输入因子名称、方向和股票池约束。
2
生成打分逻辑
AI 生成标准化、排序、加权和组合构建代码。
3
执行回测
输出收益、回撤、Sharpe、胜率和换手等指标。
4
诊断暴露
检查行业、集中度、换手和因子稳定性问题。
FAQ
常见问题
FiClaw 能自动判断因子是否有效吗？
FiClaw 可以输出回测指标和诊断线索，帮助判断因子组合是否值得继续研究，但因子有效性仍需要研究员结合样本外检验和业务假设确认。
多因子选股需要哪些人工复核？
需要复核因子定义、数据口径、行业暴露、交易成本、换手率和样本外表现，不能只看单次回测收益。
Boundaries
适用边界
金融类 AI 工具需要明确边界。FiClaw 用来提高策略研发效率，输出仍需团队复核。
- 多因子回测可能受到数据口径、幸存者偏差和过拟合影响。
- 因子组合需要样本外验证和多市场阶段复核。
- FiClaw 不提供投资建议，也不承诺策略收益。