>> 民生證券-深度學(xué)習(xí)因子與組合月報：深度學(xué)習(xí)風(fēng)險控制因子一月實現(xiàn)超額收益5.1%-250224
| 上傳日期： |
2025/2/24 |
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| 2018KB |
| 格式： |
pdf 共24頁 |
來源： |
民生證券 |
| 評級： |
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作者： |
葉爾樂,韻天雨 |
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1月深度學(xué)習(xí)選股組合總體錄得正向超額收益。DL_EM_Dynamic因子在中證1000中RankIC均值1.2%,超額收益-1.7%，Meta_RiskControl因子在全A中均值RankIC6.1%，全A多頭組合相對中證800超額收益5.1%，Meta_Master因子周度RankIC均值5.8%，全A多頭組合相對中證800超額收益4.4%。
DL_EM_Dynamic因子表現(xiàn)跟蹤：1月RankIC1.2%，指數(shù)增強組合相對于中證1000超額收益0.2%，今年超額收益0.2%。因子介紹：采用矩陣分解算法從基金選股網(wǎng)絡(luò)中提取股票的內(nèi)在屬性，分解出基金和股票的內(nèi)在屬性矩陣。將這些內(nèi)在屬性與LSTM生成的因子表示進行拼接，進一步股票靜態(tài)的內(nèi)在屬性轉(zhuǎn)為動態(tài)內(nèi)在屬性，構(gòu)建股票的動態(tài)市場狀態(tài)因子，共同輸入到MLP中，可增強模型表現(xiàn)。
Meta_RiskControl因子表現(xiàn)跟蹤：1月RankIC6.1%，滬深300，中證500，中證1000指數(shù)增強組合超額收益分別為0.2%，0.2%與0.13%，本年超額收益分別為0.2%，0.2%與0.13%。因子介紹：將傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的輸出乘以對應(yīng)股票的因子暴露，在損失函數(shù)作為懲罰項；鑒于元增量學(xué)習(xí)具有對于市場變化快速適應(yīng)的能力，將這一框架與模型進行結(jié)合。將底層模型改為加入風(fēng)格輸入后的ALSTM模型，并在損失函數(shù)中加入風(fēng)格偏離的控制，在外層沿用元增量學(xué)習(xí)框架。
Meta_Master因子表現(xiàn)跟蹤：1月RankIC5.8%，滬深300，中證500，中證1000指數(shù)增強組合超額收益分別為1.1%，1.4%與0.9%，本年超額收益分別為1.1%，1.4%與0.9%。因子介紹：利用深度風(fēng)險模型計算新的市場狀態(tài)，利用近期上漲最好股票的風(fēng)格來衡量近期的市場風(fēng)格，共計構(gòu)建120個新特征代表市場狀態(tài)；損失函數(shù)替換為加權(quán)MSE來放大多頭端的誤差以提高模型在多頭端預(yù)測的準(zhǔn)確率；利用在線的元增量學(xué)習(xí)對于模型進行定期更新，多模型賺取收益彈性。
深度學(xué)習(xí)可轉(zhuǎn)債因子跟蹤：1月偏股，平衡，偏債內(nèi)因子RankIC分別為3%，3.2%與10.5%，top50組合收益分別為5.4%，3.4%與2.4%，超額收益2.2%，0.2%與-0.7%。因子介紹：針對可轉(zhuǎn)債傳統(tǒng)投資策略近年來超額收益逐漸衰減的問題，利用GRU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)可轉(zhuǎn)債復(fù)雜的非線性的市場定價邏輯，構(gòu)建新的投資策略。將可轉(zhuǎn)債特有的時序因子引入到GRU模型中，并且將轉(zhuǎn)債截面屬性因子與GRU模型輸出拼接后預(yù)測未來收益，模型表現(xiàn)提升顯著。
風(fēng)險提示：量化結(jié)論基于歷史統(tǒng)計，如未來環(huán)境發(fā)生變化存在失效可能。選股模型結(jié)論不構(gòu)成投資建議，實際投資還需要考慮外部市場環(huán)境、估值等因素并進一步評估。
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