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　　作为下一代锂电池的核心技术方向，固态电池凭借高能量密度、高安全性与长循环寿命等优势，被广泛视为新能源产业的“未来电池”。近期，我国科学家在全固态金属锂电池领域取得关键性突破——成功攻克了长期制约其发展的“卡脖子”技术难题，推动固态电池性能实现跨越式升级。此前，100公斤容量的传统全固态电池最多支持约500公里续航，而此次技术突破后，其续航能力有望突破1000公里的行业天花板，能量密度与综合性能显著提升，为产业发展注入强劲动能。

　　首先，收集并清洗基本面、量价、高频及一致预期等原始数据，按日整理入库；其次，基于这些数据研发盈利等阿尔法因子（如综合多位分析师预测及历史准确度赋权修正），持续优化因子质量；随后，根据检验与经验筛选有效因子，通过回归或机器学习模型确定因子权重；接着，运用组合优化算法，在控制成份股、行业、市值等风格约束下，以最大化阿尔法因子得分为目标计算目标股票及权重；最后，结合主动管理团队的股票黑名单及异常值监控，对受特殊事件影响的公司进行个别调整，形成最终投资组合。

　　随着线性模型挖掘充分后面临瓶颈，引入复杂非线性模型成为必然，但其强表达能力易引发过拟合。姚加红指出，应对关键在于：越复杂的模型越依赖大量数据训练，故私募量化应用机器学习效果较佳；公募受限于高频策略限制，需通过权衡模型复杂度、深化模型特性理解、采用独立风险模型验证归因等手段防范过拟合。此外，极致行情中风险控制保障量化策略稳健运行，如国金基金全市场选股策略通过限制单一个股低仓位（前十大重仓占比约10%）及动态调整因子权重实现。

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