AlphaNet 改进：结构和损失函数
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摘要
报告提出对AlphaNet深度学习股票因子挖掘模型的三大改进：特征提取层自定义Dropout机制以降低计算开销并防止过拟合；损失函数加入中性化机制以剔除Barra风格因子暴露，挖掘更纯粹Alpha因子；提高多头样本权重以增强多头收益能力。各项改进均在中证500增强策略回测中实现收益稳健提升及风险控制改善，且具有较好的模型泛化性与易用性 [page::0][page::5][page::6][page::10][page::13][page::15][page::16]
