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BarraCNE5風(fēng)格因子預(yù)測能力下降
　　我們使用BarraCNE5公布的十大風(fēng)格因子進(jìn)行股票收益率預(yù)測，并逐個從2019年開始進(jìn)行單因子有效性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)目前BarraCNE5風(fēng)格因子獲取Alpha收益的能力較低。效果最好的殘差波動因子存在較為明顯多空收益失衡問題，即空頭端收益遠(yuǎn)高于多頭端收益。而在A股做空較高的實(shí)現(xiàn)難度和成本使得空頭端收益在實(shí)際投資中難以實(shí)現(xiàn)。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化因子
　　為了解決多因子模型目前存在的這兩個問題，量化投資人開始使用各類機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化。我們使用2010年到2018年的月頻風(fēng)格因子數(shù)據(jù)嘗試訓(xùn)練了11個統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并在樣本外進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型對風(fēng)格因子的優(yōu)化能力更強(qiáng)。
　　將機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測值視為因子，我們發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)相似的模型輸出的因子相關(guān)性較高。其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類因子在ICIR回測指標(biāo)上較高，而多層感知器在多空收益失衡問題上有明顯的改善。
　　StyleStacking多因子模型
　　雖然機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化因子能力得到印證，但是單一的機(jī)器學(xué)習(xí)模型又將面臨模型失效的問題。因此我們提出了StyleStacking多因子模型，相比于BarraCNE5多因子模型，我們的優(yōu)化方法就是將Barra風(fēng)格因子轉(zhuǎn)變?yōu)楦佑行У臋C(jī)器學(xué)習(xí)因子后，進(jìn)行大類因子融合，最后使用大類因子結(jié)合Fama-Macbeth兩步回歸法輸出最終預(yù)測值。
　　StyleStacking多因子模型框架類似于集成學(xué)習(xí)框架，能夠有效融合多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。并且本文在實(shí)現(xiàn)過程中，對每一步優(yōu)化后的因子值都進(jìn)行了回測，使得讀者可以看到StyleStacking多因子模型每一步的優(yōu)化效果?？偨Y(jié)來看，SSFM因子相比于優(yōu)化前的Barra因子，在各項(xiàng)回測指標(biāo)上都有了顯著的提升，同時(shí)還大幅改善了多空收益失衡的問題，達(dá)到了我們的優(yōu)化目的。
　　StyleStacking多因子模型并不局限于本文中的11個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如果投資人能夠訓(xùn)練出其他有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將其放入模型框架的第一步，有較大概率能夠提升最終預(yù)測值的有效性。因此，StyleStacking多因子模型更像是一個基于多因子模型融合多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法。
　　SSFM因子Barra中性化后仍有超額收益
　　我們使用行業(yè)中性化和Barra中性化處理后的SSFM因子構(gòu)建了多頭端股票組合。整體來看，StyleStacking多因子模型的平均年化收益為26.65%，夏普比率為1.36。
　　我們認(rèn)為在剔除行業(yè)和傳統(tǒng)Barra多因子模型的收益后，SSFM因子仍有不俗的邊際收益，說明StyleStacking多因子模型其本身獲取Alpha收益的能力，基本來自于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的非線性擬合能力，以及平衡多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的風(fēng)險(xiǎn)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1、深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)存在一定的隨機(jī)性；
　　2、模型學(xué)習(xí)到的歷史規(guī)律未來可能失效。