Example Report
多因子选股策略回测示例
展示 FiClaw 如何把质量、动量和低波动因子组合转成选股规则，提交 A 股历史回测，并输出暴露诊断和风险指标。
示例 Prompt
“在沪深 300 中构建质量、动量、低波动三因子选股策略，月度调仓，单行业权重不超过 30%，输出可达 10 年以上的历史回测报告。”
回测口径
股票池
沪深 300
用于验证大盘成分股中的多因子选股逻辑
历史区间
可达 10 年+
取决于成分股、财务数据和行情数据可用性
调仓频率
月度
按综合因子得分再平衡
暴露约束
行业/单票
报告中保留集中度和行业暴露诊断
策略摘要
策略在沪深 300 股票池中计算质量、动量和低波动三个因子，对因子做标准化和方向校正后等权合成综合得分，选取得分最高的股票构建组合，并加入行业暴露、单票权重和换手约束。
代码生成重点
- 生成因子清洗、标准化、缺失值处理和综合打分逻辑。
- 生成行业暴露和单票权重约束，避免组合过度集中。
- 生成月度调仓、费用假设和换手统计，支持后续诊断。
关键指标
年化收益
15.2%
示例回测结果，用于说明报告结构
最大回撤
-18.9%
需结合行业暴露继续评估
Sharpe
0.96
风险调整后收益中等
换手率
3.4x
年化口径，需做成本敏感性分析
诊断结论
- 收益主要来自动量和质量因子共振阶段，低波动因子降低了部分回撤。
- 组合在少数行业上仍有阶段性集中，需要继续检查行业中性约束。
- 换手率高于低频策略，需要结合交易成本敏感性判断净收益稳定性。
下一步动作
- 加入行业中性版本并比较收益和回撤变化。
- 拆分牛市、震荡市和下跌市阶段，检查因子稳定性。
- 对交易成本、换手上限和持仓数量做敏感性分析。
可引用事实
- 多因子选股报告展示 FiClaw 如何记录因子定义、标准化方式、组合约束和暴露诊断。
- 该示例把沪深 300、质量因子、动量因子、低波动因子和月度调仓作为公开回测口径。
- 示例指标用于说明报告结构，真实策略上线前仍需样本外验证和人工复核。
边界说明
这不是投资建议。本页指标为示例报告口径，用于说明 FiClaw 如何组织策略生成、回测和诊断信息，不构成投资建议，也不代表未来收益。