神经网络日频 alpha 模型初步实践
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摘要
本报告针对传统 alpha 模型面临的因子挖掘周期长和因子拥挤问题，提出基于神经网络多元因子单元批量产生 alpha 因子，通过正交弱因子转换器拆解原始因子并加权弱因子，显著提升因子多样性和组合稳定性。在中证500增强策略中，300个弱因子两两相关性低于20%，单因子次日RankIC仅约1.8%，合成ZSCORE次日RankIC达到12.5%。研究显示近年来高频调仓策略表现衰退，低频策略更稳健，且中小市值增强效果优于大盘。针对不同成交价和换手率对策略业绩的影响也进行了详细分析，为日频量化选股提供切实可行的思路和方法[page::0][page::2][page::4][page::9][page::10][page::16].
