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開(kāi)源金工因子挖掘2.0模型框架概覽
　　在《深度學(xué)習(xí)賦能交易行為因子》，我們初步提出了1.0因子挖掘框架：1、日度變化類(lèi)指標(biāo)通過(guò)LSTM，提取隱藏層；2、財(cái)務(wù)指標(biāo)截面標(biāo)準(zhǔn)化后拼接在其后，再通過(guò)MLP輸出為最終的因子。本篇報(bào)告將對(duì)1.0版本的因子挖掘框架進(jìn)行升級(jí)，主要為三點(diǎn)：1、變量的豐富；2、網(wǎng)絡(luò)的迭代；3、應(yīng)用的升級(jí)。
　　基礎(chǔ)行情測(cè)試模型有效性
　　1、對(duì)于網(wǎng)絡(luò)而言，本文選擇GRU和GAT。對(duì)于GAT的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)我們嘗試了：行業(yè)、財(cái)務(wù)、資金流三大維度，其中基于財(cái)務(wù)網(wǎng)絡(luò)挖掘出的因子多頭表現(xiàn)相對(duì)最好。
　　2、對(duì)于三種不同的GAT網(wǎng)絡(luò)而言，未來(lái)10日RankIC與過(guò)去20日Barra因子收益存在一定相關(guān)性。相較于三個(gè)因子簡(jiǎn)單等權(quán)，本文采取SA加權(quán)：在訓(xùn)練時(shí)加入一層可學(xué)習(xí)的mlp層，輸入端為Barra風(fēng)格因子收益。
　　3、進(jìn)一步地，我們參考《深度學(xué)習(xí)賦能交易行為因子》，考慮財(cái)務(wù)后，因子績(jī)效進(jìn)一步提升，尤其多頭端提升較為明顯。其10日RankIC為11.7%；多頭超額收益為24.1%，信息比例為3.0；多空收益為58.9%，信息比例為5.1。
　　多特征集訓(xùn)練
　　1、G。該維度來(lái)自《深度學(xué)習(xí)賦能技術(shù)分析》，是基于基礎(chǔ)行情的衍生指標(biāo)，包含：技術(shù)指標(biāo)和K線(xiàn)狀態(tài)變量。因子10日RankIC為11.0%。
　　2、C。該維度是大小單資金流相關(guān)特征，包含：1、原始數(shù)據(jù)；2、衍生指標(biāo)；3、狀態(tài)變量。因子10日RankIC為10.6%。
　　3、HF。該維度是高頻數(shù)據(jù)降維的日度特征。因子10日RankIC為11.6%。
　　4、DP。該維度是遺傳算法有效因子。因子10日RankIC為11.4%。
　　5、合成。ML_C因子10日RankIC為14.2%；多頭超額收益為26.1%，信息比例為3.1；多空收益為72.7%，信息比例為6.1。
　　深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
　　1、多頭優(yōu)選個(gè)股。在《深度學(xué)習(xí)賦能風(fēng)格輪動(dòng)和多策略融合》中，我們提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)格輪動(dòng)方案。本篇報(bào)告中，我們將選股和風(fēng)格輪動(dòng)融合在一起，構(gòu)建Beta+Alpha的深度學(xué)習(xí)優(yōu)選組合。從2020年至今，全A優(yōu)選50年化收益38.52%，在中證800+中證1000成分股內(nèi)，優(yōu)選30年化收益26.18%。
　　2、行業(yè)輪動(dòng)因子構(gòu)建。采取自下而上的聚合，構(gòu)建行業(yè)輪動(dòng)因子，10日RankIC為9.27%。其還可用在上證50增強(qiáng)中，超額年化收益為4.95%，信息比率為2.28。
　　3、指數(shù)增強(qiáng)。使用ML_C進(jìn)行指增，從2020年至今，不同寬基績(jī)效如下：滬深300增強(qiáng)超額年化收益為6.77%，信息比率為2.06；中證500增強(qiáng)超額年化收益為10.72%，信息比率為2.83；中證1000增強(qiáng)超額年化收益為14.41%，信息比率為3.26。
　　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。