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國內(nèi)量化發(fā)展已有十余年，各家機(jī)構(gòu)投資者的alpha因子庫已有較大規(guī)模，傳統(tǒng)人工構(gòu)建alpha因子的方法已遇到瓶頸。為了對人工因子庫進(jìn)行補(bǔ)充，我們在傳統(tǒng)alpha模型的體系下引入遺傳規(guī)劃方法，將挖掘因子的部分交給機(jī)器。
　　此次我們對遺傳規(guī)劃算法進(jìn)行了全面升級，開發(fā)出了一套高效的DFQ遺傳規(guī)劃價量因子挖掘系統(tǒng)。加入自定義的特征和算子，指定適應(yīng)度指標(biāo)，從一個隨機(jī)種群出發(fā)，可以通過多代進(jìn)化得到更優(yōu)子代。挖掘過程可以重復(fù)多輪，從而可以得到多個適應(yīng)度高、低相關(guān)、有顯式表達(dá)式的選股因子。
　　遺傳規(guī)劃算法在選股因子挖掘問題上有其難以被其他方法替代的獨(dú)特優(yōu)勢，我們概括了12點(diǎn)優(yōu)勢：有著直觀易懂的底層邏輯，能夠自動化特征生成與選擇，可以融合人工先驗(yàn)信息，捕捉非線性和交互效應(yīng)，生成的因子具有顯式表達(dá)式，可解釋性強(qiáng)，能夠?qū)崿F(xiàn)全局優(yōu)化，對噪聲較為魯棒不易過擬合。算法內(nèi)部透明白盒，可拓展空間大，自由度高。是一個可持續(xù)進(jìn)行的因子挖掘工具。對計(jì)算性能要求相對低。應(yīng)用廣泛，既可以挖掘單因子使用，也可以將挖掘出的多個有效低相關(guān)的單因子進(jìn)行合成，獲得個股綜合打分。還可以與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合，互相間并不沖突。
　　由于在進(jìn)化過程中缺乏明確的目標(biāo)引導(dǎo)，常規(guī)的遺傳規(guī)劃算法進(jìn)化效率低下。如何能提升進(jìn)化效率，在有限的算力，有限的時間內(nèi)，進(jìn)化出更多、更好、更短、更低相關(guān)的因子，是算法的核心痛點(diǎn)，也是DFQ模型的核心改進(jìn)點(diǎn)。
　　 DFQ模型主要有7點(diǎn)改進(jìn)：提升初始種群質(zhì)量，提升每代種群質(zhì)量，提升每代產(chǎn)生的有效公式數(shù)量，避免公式膨脹，動態(tài)調(diào)整每代進(jìn)化參數(shù)，降低挖掘因子的相關(guān)性，避免無效運(yùn)算。
　　 DFQ模型以2012-2016年為訓(xùn)練集，2017-2023年作為樣本外測試集。輸入47個日度量價和日內(nèi)分鐘量價特征和6個常數(shù)，配合81個算子，以行業(yè)市值中性化IC作為適應(yīng)度，挖掘全市場月頻價量因子。
　　 DFQ模型挖掘效率較高，進(jìn)行一輪15代完整挖掘用時5-24小時不等，一輪完成后可產(chǎn)生20-50個適應(yīng)度超過5%，且互相間相關(guān)系數(shù)不超過50%的單因子。我們在挖掘3天后已找到324個訓(xùn)練集適應(yīng)度超過5%，不重復(fù)，且與人工18個價量因子相關(guān)性不高的單因子。其中只有45個在12年以來全樣本中性化IC絕對值不到5%，樣本外衰減率不到14%。
　　結(jié)合挖掘出單因子樣本內(nèi)外的表現(xiàn)和邏輯性，我們精選了10個單因子，均滿足：12年以來中性化IC絕對值達(dá)到8%以上，中性化ICIR絕對值達(dá)到年化4以上；樣本外未出現(xiàn)明顯效果衰減，全樣本IC不大幅低于訓(xùn)練集適應(yīng)度；12年以來十組多頭超額收益達(dá)到10%以上；單調(diào)性絕對值達(dá)到99%以上；與18個人工因子最大相關(guān)系數(shù)低于50%；因子原始值缺失率低于6%；因子表達(dá)式長度低于10。
　　在彈性網(wǎng)絡(luò)模型下，DFQ合成因子17年以來的月頻RankIC達(dá)到12.72%，年化ICIR5.44。合成因子20分組單調(diào)性較好，多頭端分年表現(xiàn)也十分穩(wěn)定，2017-2023年每年多頭超額均超過8%，17年以來多頭超額年化13.29%，年化夏普2.42，最大回撤僅為3.5%，月度勝率達(dá)到74%，月均換手單邊72%。20年以來多頭表現(xiàn)不降反升，多頭超額收益年化提高到14.32%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1.量化模型基于歷史數(shù)據(jù)分析，未來存在失效風(fēng)險(xiǎn)，建議投資者緊密跟蹤模型表現(xiàn)。
　　2.極端市場環(huán)境可能對模型效果造成劇烈沖擊，導(dǎo)致收益虧損