>> 西南證券-因子選股系列：隨機簽名方法的時序特征提取與量化投資應用-260625
| 上傳日期： |
2026/6/29 |
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| 2711KB |
| 格式： |
pdf 共20頁 |
來源： |
西南證券 |
| 評級： |
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作者： |
鄭琳琳,盛寶丹 |
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摘要
借鑒Akyildirim等（2025）的方法，本研究將粗糙路徑理論中的簽名方法（Signature Method）與儲備池計算（Reservoir Computing）思想相結(jié)合，構(gòu)建隨機簽名方法以捕捉金融時序數(shù)據(jù)的非線性路徑依賴特征，并應用于資產(chǎn)收益率估計和組合策略構(gòu)建。
隨機簽名方法將金融資產(chǎn)的收益率時序路徑作為驅(qū)動信號，輸入到一個受控的、非線性的隨機動力系統(tǒng)中，通過該系統(tǒng)在時間軸上的向前演化，將路徑的幾何形態(tài)無損地壓縮映射至一個固定維度的隱藏層空間中。在量化策略上，后續(xù)模型僅通過嶺回歸訓練輸出層，預測資產(chǎn)的預期收益率；通過最優(yōu)化夏普比率計算各資產(chǎn)權(quán)重。
2021年至今，在創(chuàng)業(yè)板50、上證50、深證50中，隨機簽名策略的年化收益率與夏普比率均顯著高于動量組合與等權(quán)組合。以創(chuàng)業(yè)板50為例，最優(yōu)參數(shù)下策略年化收益率為53.58%，年化夏普比率為1.17，相對等權(quán)組合年化超額收益率為27.19%；上證50和深證50中最優(yōu)策略年化夏普比率分別為1.06和0.81。對特征維度、隨機矩陣分布的均值和方差等超參數(shù)進行網(wǎng)格搜索，隨機簽名策略戰(zhàn)勝等權(quán)組合的比例較高，均在90%以上。
其次，市場信噪比分析表明，隨機簽名策略的滾動夏普比率與市場信噪比呈現(xiàn)顯著關聯(lián)，隨機簽名組合在大部分環(huán)境下表現(xiàn)較好。但在極端高噪聲環(huán)境下（非理性暴漲暴跌），等權(quán)組合表現(xiàn)最好。在中證2000隨機50只股票中表現(xiàn)不好，在反轉(zhuǎn)性較強的市場中，策略表現(xiàn)較差。
此外，IC分析顯示，盡管預測收益率與實際收益率的IC均值較低（最優(yōu)參數(shù)下多在2%以內(nèi)），但該預測精度在投資組合優(yōu)化中仍具有變現(xiàn)效能，這與Akyildirim等人（2025）的模擬實驗結(jié)論一致。
風險提示：本文的研究是基于對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，投資組合的歷史收益率不代表未來收益率。若市場環(huán)境發(fā)生變化，投資組合的最終表現(xiàn)可能發(fā)生改變。
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