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關(guān)系型數(shù)據(jù)
　　隨著算力提升和研究深入，以及機(jī)器學(xué)習(xí)這類非線性工具的應(yīng)用，量化選股的因子庫(kù)已日益龐大，新因子的有效性已不僅僅取決于其本身的效果強(qiáng)弱，其對(duì)原有因子的邊際增量已愈發(fā)重要。由此，從關(guān)系型數(shù)據(jù)入手，挖掘相關(guān)要素，探索新因子與原有因子的關(guān)聯(lián)效應(yīng)和邊際增量，成為因子衍生和策略增強(qiáng)的又一新穎視角。
　　分析師共同覆蓋
　　分析師共同覆蓋關(guān)系可以刻畫行業(yè)、地理、供應(yīng)鏈等一系列關(guān)系型信息，統(tǒng)一表征了公司在基本面層面的關(guān)聯(lián)，這為完善關(guān)系型數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練中的增強(qiáng)應(yīng)用、豐富為多因子選股策略應(yīng)用場(chǎng)景提供了新的數(shù)據(jù)形式和探索角度。
　　基于分析師共同覆蓋的因子衍生方法
　　本文從特征工程的角度出發(fā)，基于分析師共同覆蓋信息構(gòu)造關(guān)系矩陣，在已有因子庫(kù)的基礎(chǔ)上對(duì)因子進(jìn)行批量的衍生，利用存量的有效因子和新的數(shù)據(jù)源交互的方式生成高質(zhì)量、低相關(guān)性的新因子，從而為存量因子庫(kù)和多因子選股應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行賦能。
　　在模型訓(xùn)練和因子合成環(huán)節(jié)，在存量因子的基礎(chǔ)上加入分析師共同覆蓋數(shù)據(jù)批量衍生因子后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合與個(gè)股相關(guān)的分析師共同覆蓋信息一起對(duì)個(gè)股收益進(jìn)行預(yù)測(cè)，全周期來(lái)看，所合成的因子在IC上提升了2%，在IR上提升了1。
　　在分組、多空組合評(píng)估上，存量因子加入分析師共同覆蓋數(shù)據(jù)衍生因子后所訓(xùn)練的模型輸出，相比于僅用存量因子所訓(xùn)練的模型輸出在超額、夏普等評(píng)估指標(biāo)上有不同程度的提升，從全周期來(lái)看，相比原始因子，疊加分析師共同覆蓋衍生因子后的年化收益在頭部組合提升了約2%，在多空組合提升了近3%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型計(jì)算可能存在偏誤，業(yè)績(jī)不代表未來(lái);因子測(cè)試、機(jī)器學(xué)習(xí)建模是對(duì)歷史經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，模型學(xué)習(xí)到的市場(chǎng)規(guī)律在未來(lái)存在失效的可能。