聪明钱因子双维度分层分析总结（2024-2026）简单因子分层分析框架
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初学量化月余，复现第一个简单因子：聪明钱，看了一些文章应该是说聪明钱应该已经过时了，但还是简单复现一下，为了总结高频数据低频化因子的一些基础过程，也主要为跑通流程使用
\n结论(不一定对哈)
因子未失效，但需精准定位：仅在「中大市值+低换手」股票中仍然有效
可查看因子测试中的最佳组合
⚠️ 关键失效场景
- 高换手率（T4/T5）：所有组合夏普<0，信号被量化/散户噪声淹没
- 小市值（S1）：无有效信号，传统"聪明钱"模式在注册制下失效
💡 启示
2026年A股"聪明钱" = 机构在流动性适中的核心资产中，尾盘有计划的调仓行为？\n（与2021年"全市场普惠"模式有本质区别）
测试因子过程中遇到的坑(组要是sql太烂)：
1，内存不够的问题，解决方法：先获得所有交易日信息，再按照交易日逐一单独查询分钟数据表，计算聪明钱factor，再计算因子测试需要的数据。\n2，因子测试应该分层，整体测试因子几乎无效，但我看到有文章说对于小市值更有效，所以做了市值分层，其实发现24-26年结果对于小市值效果更差。\n3，继续对换手率分层测试。\n形成了一个基本的双分层测试框架，这样可以在因子被应用到策略的时候，知道适合那些策略，做哪些过滤把，我是这样想的。
https://bigquant.com/codesharev3/cd82bafa-bb28-40e4-a7e9-65d765bf60b4
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