ABCM： 基于神经网络的 alpha 因子和beta 因子协同挖掘模型
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摘要
本文提出基于神经网络的ABCM模型，通过协同挖掘alpha和beta因子，实现对股票收益率的更加精准解释和预测。ABCM风险因子表现优于传统Barra模型，样本外RankIC在3%以内且自相关高，实现风险因子与alpha因子有效剥离，alpha因子年化超额收益高达36.55%。ABCM模型生成的风险因子提升指数增强组合的信息比率，尤其在中小盘股票中表现显著，展示出良好的应用潜力与稳定性[page::0][page::6][page::8][page::10][page::11][page::23]。
