단일 팩터보다 여러 팩터를 결합하면 팩터 소멸 구간을 서로 보완합니다.
단순 가중 평균
가장 직관적. 각 팩터 점수에 가중치를 곱해 합산. Composite = w₁·V + w₂·M + w₃·Q 해석이 쉽고 Optuna로 최적화 가능.
✖ 팩터 상호작용 (Interaction)
가치 × 모멘텀 같은 교차항 활용. 두 팩터 모두 강한 종목에 가중치 집중. 단, 과적합 위험 증가.
python
# Universe 가중치 예시 (Optuna 최적화 대상)
weights = {
'value': 0.30, # 가치
'momentum': 0.30, # 모멘텀
'quality': 0.25, # 퀄리티
'low_vol': 0.15, # 저변동성
}
df['composite'] = sum(
df[f] * w for f, w in weights.items()
)
top30 = df.nlargest(30, 'composite') # 상위 30종목 선택