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有没有比这个更好的呢？

首先因子模型没有好坏，只有适合，模拟了比较适合我python初学者认知的单因子模型（市值），筛选赛道：申万一级市场“衣食住行”。执行市值最小的企业做滚动买卖策略（每周满仓单只股票）08开始，满仓12年之后，竟能跑出1149倍收益。当然尝试不同筛选，也跑出不同结果，但该策略最大回撤是最理想。比如图三，是基于大市值的结果。

总结：这个策略可行，思路不复杂；只是写代码老费劲了，上网跟着牛人反复写代码再修改；策略+思路必须有，再摸索自己的那套，然后不断剔除哪些（沉淀下觉得和以往对股票认识又不太一样）；剩下最难的最难的也最有价值的是找数据，拼接数据（不得不说，还是[捂脸]花钱买吧） 。 因子模型复杂与否，怎么量化是个难度。 有没有人对其他因子有想法的？跑出来的如何聊一下。

这是一个更适合机器执行的好策略，另外一个比较友好的策略：

rule 1, 做一个左侧交易者

rule 2, 做一个无聊的孤独的左侧交易者

如果以上两条还不足以令你账户收益， 就该想一想是不是赛道和习惯错了， 并重新执行rule 1和2。 （虽然不是很想蹭价值投资的热度） 然而很多人（绝大部分，包括我）都执行不了，可能看到25-50%的收益时，就会卖出， 看到-5-15%亏损时，就会止损( 这并不是不对)。

是平衡的问题，能将纪律和收益放在时间天平的两端，平衡好这三者的关系，目测范围内都已经是骨灰级的。

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