因子挖掘与StockRanker策略

策略思想

策略介绍

本策略使用遗传规划技术挖掘出的因子结合stockranker算法进行训练，以选出排名前10的股票进行持有。该策略主要通过日频率进行调仓，以确保持仓按计划持续优化。

策略背景

遗传规划（Genetic Programming，GP）是一种进化算法，用于自动生成程序或表达式。它基于自然选择的理论，通过模拟遗传进化的过程来寻找问题的最优解决方案。在金融领域，遗传规划可以用于挖掘金融市场中的优质因子。stockranker算法是一种基于因子排序的选股方法，结合机器学习手段，对不同因子给予不同权重，以选出最优的股票。

策略优势

本策略通过遗传规划技术挖掘优质因子，并结合stockranker算法进行优化，理论上能够找到市场中具备更高收益潜力的股票。依赖高股息收益率和低市盈率等传统价值投资因子，能够在控制风险的同时实现稳健收益。

策略风险

本策略面临多种风险：

1. 市场风险：整个市场的系统性风险无法规避，市场整体下跌时策略也可能亏损。

2. 个股风险：个别股票的非系统性风险，例如财务造假、破产等。

1. 操作风险：由于策略的中高频调仓，存在因交易成本和滑点导致的操作风险。

风险应对建议：

• 进行适当的资产配置，避免集中于单一股票或行业。

- 定期审核和监控策略表现，根据市场情况进行策略调整。