多视角理解基于相关性的因子优化
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摘要
本报告从理论、可视化和模型行为三个视角深入解析基于相关性的因子优化方法，证明优化信息系数(IC)等同于优化估计与真实收益率在组合可行集上投影的夹角，增强因子权重区分能力。通过分析21个因子及其对模型输出的偏导，发现模型学习到因子间对冲关系。实证回测表明，深度相关性模型(DCM)自2012年以来实现13.39%的年化超额收益，信息率2.63，显著优于基准模型，验证了该策略的有效性[page::0][page::2][page::6][page::8][page::12][page::13]
