随着各家机构量化因子库的不断完善，人工因子的挖掘逐渐遇到瓶颈。此外，因子拥挤度提升和策略同质化的现象导致传统因子多头收益率的降低。基于机器学习的非线性模型用于因子挖掘的算法逐渐受到重视。本文将基于量价数据和不同的模型探讨机器学习生成 Alpha 因子的表现。本文基于截面模型 MLP、GBDT 和时序模型 GRU 构建因子生成模型。在引入截面特征序列后截面模型与时序模型的因子学习能力基本处于同一水平。引入 Attention 机制后 GRU 生成的因子表现没有明显提高。可能是由于模型复杂度的提升，需要更多的样本数据和训练轮数来学习量价特征。

湘潭，莲城，伟人故里，湖湘文化的重要代表与发祥地。曾因区域债务高企、非标逾期等诸多负面事件备受机构投资人关注；然近年来，自湖南省到湘潭市层面，伴随着债务管控和化解，底线风险缓释的同时，叠加此次一揽子化债，志在重整旗鼓，重新出发，重塑区域信用环境。

技术因子于转债：价量因子是量化选股领域的重点研究方向之一。近年来，头部量化私募基金的成功，吸引越来越多投资者开始研究技术因子，这也导致技术因子的有效性在选股领域出现一定程度下降。但是在可转债领域，国内目前采用价量因子进行组合管理的机构投资者相对较少，技术因子在这一领域可能潜藏着更丰富的 alpha 信息。

近年基于宏观因子的资产配置研究逐渐增多，许多学者探究了影响大类资产收益的因子类别。而传统的宏观指标更新频率低、披露滞后，无法及时准确地刻画宏观周期和预测大类资产的表现。因此，我们希望构建出高频宏观因子进行资产配置。本篇报告尝试回答以下 3 个问题：（1）如何确定宏观风险因子？（2）如何构建高频宏观因子？（3）如何应用高频宏观因子进行资产配置？

周三（10月25日）A 股市场高开高走、小幅震荡上扬，受到发行特别国债等利好因素的提振，早盘股指跳空高开后震荡走高，沪指盘中在 2993 点附近遇阻回落，午后股指维持强势震荡，盘中汽车、酿酒、家电以及半导体等行业轮番领涨；证券、医疗器械以及光伏设备等行业震荡回落，沪指全天基本呈现小幅震荡上涨的运行特征。创业板市场周三冲高回落，成指全天表现 弱于主板市场。上证综指收市报 2974.11 点，涨 0.40%，深证成指收市报 9528.31 点，涨 0.47%， 科创 50 指数下跌 0.23%，创业板指下跌 0.90%。深沪两市全日共成交 8738 亿元，较前一交易日有所增加。

根据基金披露的2023Q3季报数据，我们统计普通股票型+偏股混合性+灵活配置型口径下的基金规模，目前在4.18万亿左右，相比于2023Q2环比下降了9.06%，基金持股市值约3.57万亿元，相比于2023Q2环比下降了9.04%，继续显著下滑。2023年Q3，各指数持续震荡调整，由于业绩影响，不论是持股市值还是权益基金总规模都有明显下滑。

2023 年 10 月 7 日，巴以冲突爆发以来，黄金价格在10个交易日大涨 9% 至 1982 美元/盎司，显著跑赢其他各类资产，同期，美国10年期实际利率则基本保持不变，黄金价格的韧性超出市场预期。黄金超预期表现的直接原因是巴以冲突所带来的避险需求。但事实上，2022 年以来虽然美联储持续加息，实际利率大幅上涨，但黄金价格表现较为稳健，显著超过实际利率所指示的水平。黄金价格由哪些因素决定？如何理解黄金价格与实际利率的背离？当前黄金的强势表现能否持续？本文对上述问题进行分析。

中央财政将在今年四季度增发 2023 年国债 10000 亿元，支持灾后恢复重建和弥补防灾减灾救灾短板。增发的国债全部通过转移支付方式安排给地方，今年拟安排使用 5000 亿，结转明年使用 5000 亿，增发后全国财政赤字率由 3% 升至 3.8% 左右。

在《行业比较（二）：各行业生命周期》中，我们有进行一个假设，“行业 内部对行业整体的情况具有极高的敏感性，其投融资行为是理性且领先于利润发生的，具有前瞻性”。本文对此前瞻性的猜想是，如果公司要开展一个项目，一般先需要筹资投资，再从事购买设备、技术研发等活动，然后再进行生产，所得产品在售出后可以获得销售收入。按照正常的项目流程情况来说，投融资是领先于利润发生的，即使发生亏损，也不过是收入不抵成本，无法提前于投融资。我国上市行业总市值的 73.8%由第二产业构成，绝大多数行业理应符合这一规律。

10月海外贵金属股票涨幅领先。10月19日伦敦现货金、银价分别为1953.55美元/盎司和22.89美元 /盎司，月涨跌幅分别为+0.96%和-1.91%；上海黄金交易所金、银价分别为468.95元/克和5824元/ 千克，月涨跌幅分别为-0.49%和-0.65%。指数方面，截至10月20日，申万贵金属指数月跌幅为0.39%，跌幅较其他申万有色金属二级行业小。股票方面，A股由玉龙矿业领涨（月涨跌幅 10.29%），美股中哈莫尼黄金涨幅领先（月涨跌幅30.15%）。