标签： #因子衰减

截面动量的预测力不是常数：一个过去 5 日赢家信号，在持有 1 天、10 天、60 天后的 rank-IC 完全不同。本文用 numpy 合成一个 AR(1) 动量状态，量化信号随持有期的衰减曲线，指出短窗重叠会压低 IC、纯动量区在 10 日达峰、长持有期以约 77 天半衰期腐烂，并对比普通月频动量与鲜活周频信号——后者把 Sharpe 从 6.2 拉到 9.1。附完整 Python 与四张真实计算图。

回测里 IC 漂亮的因子，上线半年就悄悄失效——问题是它不会一夜归零，而是每天少给一点。本文化解 Page-Hinkley 漂移检测 + 在线梯度重加权，给因子价格加个滑动窗口注意力。

动量因子不是一次性开关，而是一块每天都在融化的冰。本文用边际 IC 画出信号从 0.012 逐日腐烂到零的衰减曲线，再把它翻译成最扎心的实盘问题：调仓越勤越能吃到峰值 alpha，却被换手成本反噬——模拟里毛夏普在 2 天持有期最高，净夏普却在 10 天持有期见顶(3.0)，短线高频反成净值杀手。