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遺傳算法績(jī)效回顧
　　我們?cè)凇哆z傳算法賦能交易行為因子》中，創(chuàng)新性地提出“切割算子”，并結(jié)合其他算子和變量，利用改進(jìn)的遺傳算法流程，經(jīng)過(guò)1輪10代的挖掘，得到了開(kāi)源金工遺傳算法因子：Alpha185。從2017年1月至2024年4月，合成后因子RankIC為12.14%，RankICIR為4.45，10分組多空年化收益為34.79%，信息比率為3.16，2022年6月份以來(lái)的樣本外整體表現(xiàn)也較為優(yōu)異。
　　深度學(xué)習(xí)挖掘因子
　　基于LSTM框架的因子挖掘，為本文主要討論的部分，從輸入層到輸出層分為4部分：1、輸入層。我們考慮了三大類(lèi)變量：日頻量?jī)r(jià)、分鐘頻量?jī)r(jià)、大小單資金流；2、中間主體模型。我們使用時(shí)序處理應(yīng)用較多的LSTM模型；3、加入財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)量?jī)r(jià)類(lèi)因子多頭端分層一般的劣勢(shì)；4、輸出層。我們對(duì)比了單輸出和多輸出的績(jī)效差別。
　　1、未考慮財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的RankIC為8.08%，RankICIR為3.99，已經(jīng)具備較為優(yōu)異的選股效果，但10分組多頭較為一般，為量?jī)r(jià)類(lèi)因子普遍的劣勢(shì)。進(jìn)一步地，我們引入財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)去改善。
　　2、對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)而言，考慮到其時(shí)序變化較慢，我們并沒(méi)有將其和日度變化的量?jī)r(jià)類(lèi)指標(biāo)一起作為初始輸入層數(shù)據(jù)，而是將其轉(zhuǎn)化為分位點(diǎn)后，放入輸出層前一層，和量?jī)r(jià)類(lèi)指標(biāo)通過(guò)隱藏層后的神經(jīng)元進(jìn)行拼接，一起通過(guò)全連接層輸出為最后的因子。該因子RankIC為9.17%，RankICIR為4.49，相較于整體的績(jī)效有所提升，更為重要的是，多頭端的分層效果更為優(yōu)異。
　　3、通過(guò)在原始損失函數(shù)的基礎(chǔ)上加上多因子間的相關(guān)性懲罰，我們構(gòu)建了多輸出_，但是該因子績(jī)效相較于并無(wú)顯著提升，訓(xùn)練成本反而更高，所以為本文最后推薦的因子。
　　深度學(xué)習(xí)改進(jìn)因子
　　除了因子挖掘，LSTM框架還可以嘗試因子改進(jìn)，本文我們以理想反轉(zhuǎn)為例進(jìn)行小篇幅展開(kāi)，嘗試使用LSTM對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，具體的做法即在原損失函數(shù)的基礎(chǔ)上考慮與待改進(jìn)因子的相關(guān)系數(shù)。改進(jìn)理想反轉(zhuǎn)因子的RankIC為-9.03%，RankICIR為-4.13，明顯優(yōu)于原始理想反轉(zhuǎn)。
　　人工因子、遺傳算法因子、深度學(xué)習(xí)因子對(duì)比
　　對(duì)于人工因子而言，我們選取了8大因子：理想反轉(zhuǎn)、APM、聰明錢(qián)、理想振幅、主動(dòng)買(mǎi)賣(mài)、大單殘差、小單殘差、散戶羊群效應(yīng)，8大因子的等權(quán)合成綜合因子RankICIR為4.59；遺傳算法Alpha_185因子RankICIR為4.45；深度學(xué)習(xí)因子RankICIR為4.49。在多頭超額上，深度學(xué)習(xí)因子表現(xiàn)最優(yōu)，在中證1000指數(shù)增強(qiáng)上表現(xiàn)也最好。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：本報(bào)告模型基于歷史數(shù)據(jù)測(cè)算，市場(chǎng)未來(lái)可能發(fā)生重大改變。