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隨著各家機(jī)構(gòu)量化因子庫(kù)的不斷完善，人工因子的挖掘逐漸遇到瓶頸。此外，因子擁擠度提升和策略同質(zhì)化的現(xiàn)象導(dǎo)致傳統(tǒng)因子多頭收益率的降低。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的非線性模型用于因子挖掘的算法逐漸受到重視。本文將基于量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)和不同的模型探討機(jī)器學(xué)習(xí)生成Alpha因子的表現(xiàn)。
　　本文基于截面模型MLP、GBDT和時(shí)序模型GRU構(gòu)建因子生成模型。在引入截面特征序列后截面模型與時(shí)序模型的因子學(xué)習(xí)能力基本處于同一水平。
　　引入Attention機(jī)制后GRU生成的因子表現(xiàn)沒(méi)有明顯提高?？赡苁怯捎谀Ｐ蛷?fù)雜度的提升，需要更多的樣本數(shù)據(jù)和訓(xùn)練輪數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)量?jī)r(jià)特征。
　　基于GBDT的截面模型因子，在全A成分股內(nèi)，RankIC為10.66%，ICIR為1.14（未年化），分20組的多頭對(duì)沖年化收益率為29.84%；基于GRU的時(shí)序模型因子在全A成分股中，RankIC為11.3%，ICIR達(dá)到1.06（未年化），分20組的多頭對(duì)沖年化收益率為28.83%
　　模型集成后的得到得集成因子相比于單個(gè)模型得到的因子表現(xiàn)提升較為明顯。集成因子與常見(jiàn)因子的相關(guān)性整體較低。集成因子相比于單個(gè)模型的因子RankIC提升到11.9%，ICIR達(dá)到1.13（未年化），多頭收益率提高到33.11%。
　　基于集成因子構(gòu)建的TOP100策略的絕對(duì)收益表現(xiàn)良好，除2018年外，在單邊換手率約束為40%以上時(shí)，絕對(duì)年化收益率顯著為正。
　　集成學(xué)習(xí)模型因子與常見(jiàn)風(fēng)格因子整體相關(guān)性較低，在流動(dòng)性和殘差波動(dòng)率風(fēng)格上有一定的暴露。風(fēng)格中性化后集成因子的多頭收益率有所下降，但Alpha選股仍然顯著。
　　滬深300周頻指增策略年化超額收益率為13.00%，信息比率為4.13，年化跟蹤誤差為3.15%
　　中證500周頻指增策略年化超額收益率為14.14%，信息比率為2.26，年化跟蹤誤差為6.23%；
　　中證1000周頻指增策略年化超額收益率為20.13%，信息比率為3.07，跟蹤誤差為6.55%
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：量化策略基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，模型存在失效的可能性。