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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第一百四十五篇，本文提出了一種優(yōu)化技術(shù)因子的通用框架。作者經(jīng)過觀察發(fā)現(xiàn)對于不同屬性的股票，同一技術(shù)因子表現(xiàn)出不同的契合度，這對因子導(dǎo)向的選股和投資策略提出了挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，本文提出了一種利用股票自身性質(zhì)對因子進(jìn)行優(yōu)化的通用框架。該框架首先根據(jù)基金經(jīng)理集體投資行為形成的有價值的知識庫生成股票嵌入特征，即股票embedding，然后根據(jù)embedding為每只股票生成縮放系數(shù)對標(biāo)準(zhǔn)化后的因子進(jìn)行二次縮放。實(shí)證表明，此種優(yōu)化方法生成的優(yōu)化因子可以產(chǎn)生比原始因子更強(qiáng)的投資指導(dǎo)。
　　因子對具有不同特性的股票的影響不同
　　傳統(tǒng)方法根據(jù)股票量價等數(shù)據(jù)按某種特定映射生成技術(shù)因子，但事實(shí)表明，對于具有不同性質(zhì)的股票，相同因子的解釋可能有較大差異，然而卻有可能在某種因子上取得相近數(shù)值，這會使技術(shù)分析結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況有較大偏差。因此有必要根據(jù)股票性質(zhì)對因子進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。
　　如何對股票屬性進(jìn)行有效表示
　　本文的目標(biāo)是根據(jù)股票的自身性質(zhì)對因子進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，因此首要問題是如何對股票的特性進(jìn)行抽象化表示。這實(shí)際上是一個數(shù)據(jù)挖掘的過程，近年來“序列embedding化”是自然語言處理中一個重點(diǎn)問題，本文借鑒Skip-Gram算法學(xué)習(xí)股票的嵌入特征。
　　新型技術(shù)交易因子優(yōu)化框架（TTIO框架）
　　本研究提出了一種新的技術(shù)交易因子優(yōu)化框架，結(jié)合股票嵌入技術(shù)進(jìn)行因子優(yōu)化。設(shè)計(jì)了一層縮放網(wǎng)絡(luò)，使得股票的新因子是原始因子的縮放版本。在此基礎(chǔ)上，提出了一個用于優(yōu)化因子的縮放模型，該模型基于股票嵌入為每個因子生成縮放權(quán)重?？紤]到投資的動態(tài)性，該研究還提出了滾動學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)時間變化調(diào)整模型參數(shù)。
　　TTIO框架在因子優(yōu)化和投資策略中的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法
　　實(shí)證結(jié)果顯示TTIO優(yōu)化因子在2014年和2016年均顯著優(yōu)于baseline。同時，通過因子驅(qū)動的投資策略的實(shí)驗(yàn)，可以看出無論是單一因子還是多因子投資策略，TTIO模型在除2015年外的所有年份都能產(chǎn)生更多的累積收益。最后，實(shí)例研究中發(fā)現(xiàn)，不同的因子對不同的股票表現(xiàn)出不同的敏感性，而不是簡單地給予類似的權(quán)重，這證明了TTIO模型的有效性。
　　風(fēng)險提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。