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核心觀點(diǎn)
　　加入過擬合預(yù)防機(jī)制的遺傳規(guī)劃因子挖掘模型，單因子回測結(jié)果有所提高，因子整體表達(dá)能力改善、樣本外泛化能力大幅提高、并且有效地減少過擬合。針對全部A股的遺傳規(guī)劃因子挖掘，我們共挖掘出100個(gè)滿足適應(yīng)度定義的因子。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)因子的有效性，我們選用單因子回測中表現(xiàn)優(yōu)異的因子進(jìn)行復(fù)合，并在主流寬基指數(shù)內(nèi)回測。結(jié)果顯示，在中證1000指數(shù)內(nèi)，遺傳規(guī)劃復(fù)合因子總體表現(xiàn)較為優(yōu)異。樣本外區(qū)間（2022年和2023年）的年化收益率分別為21.52%和26.29%；全樣本內(nèi)多頭年化收益為24.63%，超額收益最大回撤為-13.45%，總體較為穩(wěn)定。
　　對遺傳規(guī)劃算法的改進(jìn)
　　本文對傳統(tǒng)遺傳規(guī)劃的底層代碼進(jìn)行升級改造，使其在迭代中能處理多維面板數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)、納入自定義算子、以及過擬合預(yù)防機(jī)制。通過在模型中引入早停機(jī)制（規(guī)避過擬合）、公式膨脹控制（避免無效運(yùn)算）、熱啟動(dòng)（避免早熟收斂）、父子競爭（保留優(yōu)質(zhì)父代）等不同方法來減少遺傳因子挖掘模型中的過擬合情況，最終從遺傳規(guī)劃中大量的隨機(jī)種群中出發(fā)。通過多代的進(jìn)化和迭代，從而提升每代有效公式數(shù)、挖掘到多個(gè)適應(yīng)度高、過擬合情況較少、有明確表達(dá)式的月度選股因子。
　　遺傳規(guī)劃因子樣本外泛化能力有所提高
　　我們挑選了樣本外表現(xiàn)優(yōu)異的因子進(jìn)行展示。以因子1和37為例：1）樣本外RankIC為13.3%和11.65%；2）樣本外RankICIR為1.68和0.626；表現(xiàn)尚可。
　　遺傳規(guī)劃因子在主流寬基中具有較強(qiáng)的選股能力
　　滬深300成分股內(nèi)使用遺傳規(guī)劃復(fù)合因子選股樣本外表現(xiàn)尚可。樣本外區(qū)間（2022年和2023年）超額收益分別在6.71%和9.50%。全樣本空間內(nèi)，年化超額收益為6.1%，超額收益最大回撤為-13.56%，信息比率為0.7481。
　　在中證500指數(shù)成分股內(nèi)遺傳規(guī)劃復(fù)合因子總體表現(xiàn)尚可。全樣本內(nèi)多頭年化收益為12.17%，樣本外區(qū)間（2022年和2023年）的年化收益率分別為10.32%和5.59%，超額收益最大回撤為-6.76%，較為穩(wěn)定。
　　在中證1000指數(shù)中，遺傳規(guī)劃復(fù)合因子總體表現(xiàn)較為優(yōu)異。全樣本內(nèi)多頭年化收益為24.63%，樣本外區(qū)間（2022年和2023年）的年化收益率分別為21.52%和26.29%，超額收益最大回撤為-13.45%，較為穩(wěn)定。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　模型測算風(fēng)險(xiǎn)：超參數(shù)設(shè)定對模型結(jié)果有較大影響；收益指標(biāo)等指標(biāo)均限于一定測試時(shí)間和測試樣本得到，收益指標(biāo)不代表未來。
　　模型失效風(fēng)險(xiǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，不能直接代表未來，僅供參考。