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因子切割論：剖析市場(chǎng)精細(xì)結(jié)構(gòu)的利器
　　事物內(nèi)部的各要素之間，往往存在著對(duì)立統(tǒng)一的矛盾。在金融市場(chǎng)中，當(dāng)人們普遍預(yù)期的行為模式未能出現(xiàn)時(shí)，常常只是因?yàn)榇碜兞窟x得不好，以致未能窺見其內(nèi)部更為本質(zhì)的精細(xì)結(jié)構(gòu)。我們?cè)诮畮啄甑囊蜃友芯繗v程中，既收獲了大量個(gè)性鮮明的獨(dú)家因子，也從中領(lǐng)悟了系統(tǒng)普適的方法論——因子切割論。
　　我們以理想反轉(zhuǎn)因子的構(gòu)造過程為例，歸納出因子切割論的三要素：對(duì)象、刀法、產(chǎn)出。
　　對(duì)象：具有可加性的目標(biāo)變量
　　刀法：有區(qū)分能力的切割指標(biāo)
　　產(chǎn)出：對(duì)切割后變量的再加工
　　DBD-GRU模型：因子切割論與深度學(xué)習(xí)的有機(jī)結(jié)合
　　我們將切割論思想與深度學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合，構(gòu)造出雙分支差異網(wǎng)絡(luò)模型（DualBranch Difference GRU，以下簡(jiǎn)稱DBD-GRU模型）在DBD-GRU模型中，假設(shè)輸入的數(shù)據(jù)x包含了A、B兩個(gè)特征，其中特征A為切割指標(biāo)。我們以特征A在時(shí)序上的中位數(shù)為閾值，構(gòu)造兩個(gè)掩碼mask_Ahigh和mask_Alow，將使用掩碼處理后的數(shù)據(jù)分別輸入兩個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)GRU_high和GRU_low中。取兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)最后一個(gè)時(shí)間步的差異輸入輸出層。
　　DBD-GRU模型因子表現(xiàn)優(yōu)異
　　我們使用DBD-GRU模型改進(jìn)了切割論的三個(gè)因子：理想振幅因子、理想反轉(zhuǎn)因子、主動(dòng)買賣因子；同時(shí)作為對(duì)比，也將相同數(shù)據(jù)輸入GRU模型中，將其作為基線模型。
　　與原始切割論因子和基線模型的GRU因子相比，DBD-GRU模型因子表現(xiàn)優(yōu)異，測(cè)試區(qū)間（201412~202505）內(nèi)，理想振幅-DBD、理想反轉(zhuǎn)-DBD、主動(dòng)買賣-DBD因子的RankIC分別為-10.33%、-10.31%、-9.81%。
　　DBD-GRU模型在剔除對(duì)應(yīng)的切割論因子與GRU因子后仍有較好的表現(xiàn)，這表明DBD-GRU模型并非只是以上兩者的簡(jiǎn)單疊加，而是提供了較多的信息增量，作為對(duì)比，GRU模型因子在剔除DBD-GRU因子后表現(xiàn)不佳。
　　我們將DBD-GRU模型的三個(gè)因子對(duì)稱正交處理后等權(quán)合成，得到DBDCombine因子，DBD-Combine因子在主流寬基指數(shù)中均有較好表現(xiàn)，在滬深300、中證500、中證1000成分股中的RankIC分別為-5.76%、-7.40%、-9.84%。應(yīng)用于指增組合時(shí)，在中證1000中的超額年化收益為11.8%，超額IR為2.21，表現(xiàn)優(yōu)秀。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)測(cè)試，市場(chǎng)未來(lái)可能發(fā)生重大改變