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您好，亏损不代表模型失效。
多因子模型的收益源于历史统计规律的有效性，但当宏观政策干预强度突破历史阈值（如极端救市政策扭曲定价机制）、资金行为呈现高度一致性（如机构抱团瓦解引发因子共振下跌）或产业技术突变（如AI颠覆传统财务模型预测能力）时，传统价值、动量、质量等因子的解释力会因数据分布偏离历史区间而衰减。例如，在政策主导的估值修复行情中，低波动因子可能因资金追逐高弹性品种而失效，而盈利稳定性因子则可能被风险偏好骤降拖累。
当前多因子策略的困境本质上是市场定价权转移与模型学习能力不足的冲突。高频交易者通过机器学习捕捉非线性规律，导致传统线性因子溢价被算法套利快速吞噬；ESG投资浪潮与地缘风险溢价的重构，使得传统财务指标对资本成本的刻画出现偏差；另类数据源的爆发性增长与处理能力的代际差，进一步放慢了传统量化模型的进化速度。
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发布于2025-5-9 09:10
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