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傳統(tǒng)風險模型在市場沖擊下解釋度降低，深度風險模型（Deep RiskModel）可以改善這一問題。傳統(tǒng)風險模型（如Barra模型）在市場沖擊下解釋度下降，難以捕捉市場中的非線性關(guān)系。通過構(gòu)建基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）和門控循環(huán)單元（GRU）的深度風險模型，日度收益回歸解釋度較傳統(tǒng)模型提升4%至33%，2024年9月等市場波動時期提升尤為顯著。
　　深度風險模型用于組合優(yōu)化對深度學習因子與基本面因子均有提升。對于深度學習alpha因子Meta_Master，深度風險模型相較傳統(tǒng)風險模型在滬深300指數(shù)增強組合信息比率持平，中證500，中證1000指數(shù)增強組合信息比率提升0.2左右。對于基本面價值因子AEG，深度風險模型在滬深300指數(shù)增強組合信息比率持平，中證500指數(shù)增強組合信息比率提升0.6，中證1000指數(shù)增強組合信息比率提升0.8，效果明顯。
　　強化風險模型（Reinforcement Risk Model）可進一步提升解釋度以及組合優(yōu)化表現(xiàn)。引入強化學習PPO算法動態(tài)優(yōu)化風險因子生成，解決深度風險模型因重新訓練導致的因子含義不一致等問題，解釋度進一步提升至35.3%，與深度學習alpha因子相關(guān)性有所降低，同時因子在時序上更加穩(wěn)定，適合實際應(yīng)用與生產(chǎn)。在組合優(yōu)化中，Meta_Master強化學習滬深300指數(shù)增強組合年化超額收益9.2%，信息比率1.89，較深度風險模型提升0.2左右；中證500指數(shù)增強組合年化超額收益11.7%信息比率2.73，較深度風險模型提升0.2左右；中證1000指數(shù)增強組合年化超額收益13.4%，信息比率2.58，較深度風險模型下降0.2左右。
　　 LinSAT網(wǎng)絡(luò)支持在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行組合優(yōu)化，端到端輸出組合持倉，收益彈性顯著提升。在組合優(yōu)化中，端到端的LinSAT網(wǎng)絡(luò)直接輸出滿足約束的持倉權(quán)重，我們利用Meta_Master模型中最后一層的Encoder與LinSAT網(wǎng)絡(luò)進行拼接，模型輸出為每只股票的持倉權(quán)重，并在LinSAT網(wǎng)絡(luò)中加入行業(yè)，市值，及深度風格暴露約束以及個股權(quán)重約束（考慮成分股），并在滬深300、中證500、中證1000指數(shù)成分股中分別訓練，最終3個指數(shù)增強策略年化超額收益分別達到13.0%、16.6%、17.1%，信息比率最高達3.27，收益彈性提升，跟蹤誤差略微放大，信息比率顯著提升，顯著優(yōu)于之前所有方法。
　　強化學習進行多目標學習同時輸出風險因子與組合持倉，效果一般。強化學習同樣可以將alpha信號與風險因子共同納入考量，構(gòu)建投資組合。我們延用PPO算法，重新定義CMDP問題。在輸入端加入Meta_Master模型Encoder的輸出部分，通過雙頭網(wǎng)絡(luò)輸出當日的股票持倉與風險因子，在獎勵函數(shù)中加入收益獎勵部分，并約束風險因子與組合持倉的穩(wěn)定性以及風格暴露等因素，直接取持倉動作作為交易信號，超額收益與信息比率均有下降，效果不理想。
　　風險提示：量化模型基于歷史數(shù)據(jù)，市場未來可能發(fā)生變化，策略模型有失效可能。