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本報(bào)告導(dǎo)讀：
　　多任務(wù)學(xué)習(xí)能夠高效訓(xùn)練多個(gè)標(biāo)簽，利用標(biāo)簽間的共性學(xué)習(xí)到通用特征，本文引入多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制，減少單個(gè)任務(wù)過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提升模型的泛化能力。
　　摘要：
　　相較于單任務(wù)學(xué)習(xí)，多任務(wù)學(xué)習(xí)可以通過參數(shù)共享的形式減少單任務(wù)學(xué)習(xí)中的過擬合問題，提升模型泛化能力。多任務(wù)學(xué)習(xí)能夠高效訓(xùn)練多個(gè)標(biāo)簽，可以利用標(biāo)簽間的共性學(xué)習(xí)到通用特征，減少單個(gè)任務(wù)過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提升模型的泛化能力，同時(shí)也能夠利用標(biāo)簽間的差異性，實(shí)現(xiàn)知識(shí)動(dòng)態(tài)遷移與協(xié)作訓(xùn)練，通過增大訓(xùn)練樣本的方式，降低單個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練難度，改善訓(xùn)練結(jié)果。
　　本文通過構(gòu)建多目標(biāo)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)中信一級(jí)行業(yè)的行業(yè)輪動(dòng)策略，模型較單任務(wù)目標(biāo)預(yù)測(cè)具有顯著的提升。我們采用2013年1月4日至2023年12月25日的中信一級(jí)行業(yè)指數(shù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型特征值，對(duì)中信一級(jí)行業(yè)未來一周及未來一個(gè)月的收益率相對(duì)強(qiáng)弱進(jìn)行預(yù)測(cè)，構(gòu)建固定交易周期的行業(yè)輪動(dòng)策略，不同交易周期下多目標(biāo)預(yù)測(cè)模型行業(yè)輪動(dòng)策略均優(yōu)于單目標(biāo)預(yù)測(cè)模型。
　　接下來我們比較了四個(gè)常用模型間的效果差異（ XGBoost，LightGBM，單任務(wù)學(xué)習(xí)STL，多任務(wù)學(xué)習(xí)MTL）。預(yù)測(cè)未來一周收益率方面，多任務(wù)學(xué)習(xí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)行業(yè)的收益率排序，從而獲得層次清晰的分組回測(cè)結(jié)果，XGBoost和單任務(wù)學(xué)習(xí)次之，LightGBM預(yù)測(cè)效果較差。預(yù)測(cè)未來一個(gè)月的收益率方面，LightGBM預(yù)測(cè)效果最優(yōu)，多任務(wù)學(xué)習(xí)仍舊優(yōu)于單任務(wù)學(xué)習(xí)，呈現(xiàn)出更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。
　　將決策樹模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果進(jìn)行復(fù)合，策略穩(wěn)定性小幅上升。在預(yù)測(cè)周期為一周的情況下，“XGBoost+多任務(wù)學(xué)習(xí)MTL”的組合模型在一定時(shí)間段內(nèi)具有優(yōu)勢(shì)；在預(yù)測(cè)周期為1個(gè)月的情況下，組合模型均優(yōu)于XGBoost模型與多任務(wù)學(xué)習(xí)模型。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：本報(bào)告結(jié)論完全基于公開的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，分析結(jié)論并不預(yù)示其未來表現(xiàn)，也不能保證未來的可持續(xù)性，亦不構(gòu)成投資收益的保證或投資建議；模型假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)；模型估測(cè)不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)；部分私募基金不公布產(chǎn)品業(yè)績(jī)，可能導(dǎo)致文中私募統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏誤。