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多模型集成量价Alpha策略

加工时间:2023-11-03 信息来源:EMIS 索取原文[18 页]
关键词:时序神经网络;Alpha;指数增强策略
摘 要:

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。


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