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當(dāng)前深度學(xué)習(xí)挖掘面臨兩項(xiàng)可優(yōu)化點(diǎn)：其一，傳統(tǒng)IC損失僅約束預(yù)測(cè)值的排序方向，對(duì)分布形態(tài)缺乏結(jié)構(gòu)性要求，因子可能在高IC表象下隱藏尾部區(qū)分度不足與跨期不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)，最明顯的表現(xiàn)就是多頭挖掘能力不足；其二，深度Transformer網(wǎng)絡(luò)在時(shí)序特征編碼中缺少底層的表征層面約束，模型可以取巧地將全部有效信號(hào)壓縮至序列末端，導(dǎo)致潛空間表征漂移與過(guò)擬合。針對(duì)以上，本文從最優(yōu)傳輸理論與生成對(duì)抗學(xué)習(xí)兩條主線出發(fā)優(yōu)化因子挖掘框架。
　　全局分布對(duì)齊模型。全局分布對(duì)齊模型（GDA）將最優(yōu)傳輸引入損失函數(shù)，用切片Wasserstein距離度量預(yù)測(cè)分布與真實(shí)收益分布的幾何差異。自2019年1月至2026年5月，GDA模型因子IC均值0.1045，多頭組合年化收益率為38.66%，相對(duì)于基線模型多頭組合年化收益提升3pp。
　　非平衡最優(yōu)傳輸模型。非平衡最優(yōu)傳輸模型（UOA）通過(guò)KL松弛邊緣約束與topk目標(biāo)邊緣增強(qiáng)，將傳輸代價(jià)從全區(qū)間均勻分配改造為向多頭端傾斜的偏心分配，并引入條件狀態(tài)感知模塊基于截面波動(dòng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)匹配強(qiáng)度。自2019年1月至2026年5月，UOA模型模型IC均值0.1117，多頭組合年化收益率為40.50%，相對(duì)于GDA模型多頭組合年化收益進(jìn)一步提升近2pp。
　　雙軌Sinkhorn網(wǎng)絡(luò)。UOA的約束集中于輸出層標(biāo)量預(yù)測(cè)值。而雙軌Sinkhorn網(wǎng)絡(luò)（DTSN）在輸出軌之外新增潛空間錨定軌，通過(guò)動(dòng)態(tài)更新的潛特征記憶庫(kù)將截面表征錨定于跨時(shí)間牛股參照系，迫使模型使用歷史上穩(wěn)定牛股模式編碼股票。2019年1月至2026年5月，DTSN模型因子IC均值0.1137，多頭組合年化收益率為42.19%，相對(duì)UOA模型提升近2pp，最大回撤降低1.3pp。
　　雙軌對(duì)抗挖掘網(wǎng)絡(luò)。DTSN的兩軌度量均為固定數(shù)學(xué)公式，不隨訓(xùn)練進(jìn)化。雙軌對(duì)抗挖掘網(wǎng)絡(luò)（DTAN）用兩個(gè)WGAN-GP判別器分別替代輸出軌UOT和潛空間軌切片Wasserstein，使分布度量在對(duì)抗博弈中自適應(yīng)進(jìn)化。自2019年1月至2026年5月，DTAN模型因子IC均值0.1173，多頭組合年化收益率為45.04%，相較于DTSN提升近3pp，最大回撤率降低近3pp。
　　因子分布形狀擬合檢驗(yàn)。全局分布對(duì)齊模型GDA在四項(xiàng)指標(biāo)上全面領(lǐng)先，W1為0.090分布形狀擬合效果優(yōu)于其余模型。雙軌對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型DTAN排名第2，W1為0.180優(yōu)于UOA和DTSN，說(shuō)明對(duì)抗學(xué)習(xí)的DO判別器比固定UOT偏心方案更全面地保留了分布形狀信息。
　　指數(shù)增強(qiáng)測(cè)試。DTAN模型滬深300指數(shù)增強(qiáng)策略年化超額收益率13.36%，中證1000指數(shù)增強(qiáng)策略年化超額收益率24.22%，國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)策略年化超額收益率31.75%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：報(bào)告對(duì)應(yīng)的相關(guān)結(jié)論完全基于公開的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行算法構(gòu)建、統(tǒng)計(jì)以及計(jì)算，文中部分?jǐn)?shù)據(jù)有一定滯后性，同時(shí)也存在第三方數(shù)據(jù)提供不準(zhǔn)確或者缺失等風(fēng)險(xiǎn)；策略效果結(jié)論僅針對(duì)于回測(cè)區(qū)間得出，并不預(yù)示其未來(lái)表現(xiàn)，也不能保證未來(lái)的可持續(xù)性，亦不構(gòu)成投資收益的保證或投資建議。