遗传规划技术与期货因子挖掘背景介绍 [page::0][page::4]

• 遗传规划被广泛用于机器学习中进行特征生成，尤其在股票因子挖掘领域已有成熟应用。

- 期货CTA领域受限于数据完备度和关注度，遗传规划主要应用于期货价量数据因子的探索，但结合基本面数据的研究较少。

• 本报告尝试使用基本面量化数据在期货因子生成中的应用，采用遗传规划与降维结合的方法寻找强交易信号。

遗传规划模型构建与方法详细介绍 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 遗传规划以降维后的基本面因子作为初始种群，采用夏普值作为适应度函数进行4次迭代演化。

- 因子表达式采用树形结构编码，通过交叉和变异生成新种群，防止过拟合设置迭代次数上限。

• 多种降维算法（PCA、KPCA、LLE、LDA、MDS、Isomap）用于处理高维基本面数据，以提升因子稳定性和信号强度。

- 回测采用滚动OLS多元回归预测，基于历史60交易日数据，每周更新仓位，手续费双边万三。

铝期货因子回测及遗传规划提升结果 [page::11][page::12][page::13]

• 铝单因子预测能力有限，大部分夏普值集中在1.06-1.16区间，最高单因子夏普值1.48。

- 经过降维后的初始种群因子表现显著提升，最佳夏普达到1.43。
| 演化次数 | 最大夏普值 |
|----------|------------|
| 初始种群 | 1.43 |
| 第1次演化 | 1.55 |
| 第2次演化 | 1.48 |
| 第3次演化 | 1.55 |
| 第4次演化 | 1.51 |

• 样本外（2021/3-2022/3）表现夏普降至0.87，仍保持一定预测能力。

- 多种降维方式均提升了因子表现，LLE、PCA和MDS表现最好，KPCA和Isomap稍逊。

• 显示遗传规划有效提升期货基本面因子，迭代次数须控制避免过拟合。

原油期货因子回测及遗传规划提升结果 [page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::24]

• 原油单因子整体表现较好，夏普值多数集中于1.0附近，最高达到1.96。

- 降维后初始种群最佳夏普为1.96，遗传规划演化2次后最高提升至2.12，之后表现回落。

• 样本外因子夏普为1.28，表现有所下降但仍有效。

- PCA降维效果最显著，演化2次最高夏普2.24。

• KPCA、MDS、Isomap等均有不同程度的提升，Isomap连续迭代均有所优化。

- 总体遗传规划对提升期货基本面因子具有积极效果。

其他期货品种遗传规划回测表现概览 [page::19][page::20][page::21][page::22][page::23]

| 品种 | 初始最优夏普值 | 演化最大夏普值 | 备注 |
|--------|----------------|----------------|-----------------------------|
| 镍 | 0.67 | 0.75 | 演化效果有限 |
| 锡 | 1.05 | 1.05 | 无明显提升 |
| 锌 | 0.77 | 0.77 | 无明显提升 |
| LPG | 1.39 | 1.69 | 演化提升明显 |
| 沥青 | 0.48 | 0.57 | 轻微提升 |
| PTA | 0.53 | 0.81 | 一定提升 |
| PVC | 0.50 | 0.62 | 轻微提升 |
| 硅铁 | 0.31 | 0.57 | 一定提升 |
| 豆粕 | 0.36 | 0.69 | 一定提升 |
| 豆油 | 0.54 | 0.64 | 轻微提升 |
| 棕榈油 | 1.35 | 1.42 | 一定提升 |

• 多数品种通过遗传规划模型演化得到性能提升，部分品种因初始表现较差，演化提升可能受随机影响。

- 需要针对不同品种判断模型适用性，避免盲目使用。

结论与风险提示 [page::23][page::24]

• 遗传规划结合降维后的基本面因子能有效提升期货交易因子表现，尤其对铝和原油效果显著。

- 最佳模型表现一般出现在迭代初期（1-2次），迭代过多导致因子复杂度升高，预测性能下降。

• 迭代次数被限制在4次以控制过拟合和因子复杂度，遗传规划模型的不可解释性及风格切换风险需谨慎对待。

- 后续研究仍需关注模型稳定性与泛化能力，避免因过拟合导致的样本外表现下降。

遗传规划流程示意图 [page::5]

铝期货单因子夏普值分布直方图 [page::11]

原油期货单因子夏普值分布直方图 [page::16]

铝因子样本外回测表现及风险指标 [page::13]

原油因子样本外回测表现及风险指标 [page::17]

报告详尽分析：基于遗传规划的期货因子挖掘研究

---

1. 元数据与报告概览

• 标题：《衍生品量化择时系列专题（七）：基于遗传规划的期货因子挖掘》

- 发布机构：上海东证期货有限公司衍生品研究院

• 报告日期：2022年5月6日

- 分析师：王冬黎（高级分析师，金融工程）、谢怡伦（分析师）

• 主题：探索如何结合基本面量化数据与遗传规划算法，挖掘期货市场的交易因子，提升策略稳定性与预测能力，重点品种包括铝、原油等主流期货品种。

本报告核心论点在于通过对期货基本面量化数据进行降维处理，再借助遗传规划进行演化筛选，提取出具有更强交易信号、鲁棒性的因子，从而提升期货策略的夏普值表现。报告通过详尽的模型搭建、回测验证及样本外检验，展现了这一方法体系对于多个期货品种有效提升信号质量的能力，同时指出了风险与模型设定的合理限制。本报告未给出具体评级和目标价，核心聚焦于算法因子挖掘与特征工程优化的研究探索。[page::0,4,5]

---

2. 逐节深度解读

2.1 研究背景

• 核心论点：遗传规划作为机器学习的一种启发式公式演化技术，在金融工程尤其是股票因子挖掘领域已有较多应用，著名如Worldquant的Alpha101报告。相比之下，量化CTA（商品趋势跟踪）领域及期货因子的遗传规划应用较少，且多集中于价量数据挖掘，缺乏基本面量化数据的深度融合。

- 逻辑依据：报告强调，期货的基本面数据提供了更加全面的价格信息，单价量数据难以完全反映市场供需与产业链变化。因基本面因素通用性广且解释性强，融合此类数据有望挖掘更具价值的策略因子。

• 关键数据点：本报告旨在填补现有研究的空白，通过结合基本面数据与遗传规划演化，以夏普值为适应度函数定义，寻找更优期货交易因子。[page::4,5]

2.2 模型构建

• 遗传规划具体流程：

- 初始种群由经过多种降维方法（PCA、KPCA、LLE、LDA、MDS、Isomap）处理的12个维度基本面因子组成。
- 以每个因子的夏普值作为适应度函数，通过4次迭代的遗传规划过程进行演化。
- 迭代过程包括因子编码成树形结构、交叉与变异操作，筛选适应度较高的因子继续进化。

• 降维原因及方法：

- 基本面指标相关性强，单指标预测能力弱。
- 降维不仅提升信息容量且降低模型复杂度，提升计算效率。
- 因子维度统一为12维，简化比较。

• 回测框架与数据处理：

- 使用OLS(普通最小二乘)滚动回归，60天历史窗口预测未来5天价格。
- 数据预处理包括频率调整（日频填充）、异常值处理、标准化、周期性处理（环比、同比）、移仓换月复权等。
- 信号以周度刷新，手续费设定为双边万三。

• 函数库设计：专门设计多元和时序函数库（如tsrank、tscorr等），支持表达式的多样演化。[page::5,6,7,8,9,10]

---

2.3 铝期货因子挖掘

• 单因子表现：

- 收集383个铝相关基本面因子，涵盖产业链上下游。
- 单因子夏普值整体集中于[1.06,1.16]，极少因子超过1.31，最高为1.48。
- 结论是单因预测表现有限且稳定性偏弱。

• 遗传规划演化：

- 以LLE降维后的12维因子为初始种群，初始最佳夏普值为1.43。
- 演化4次，夏普提升至最高1.55，随后略有下滑至1.51。
- 展现出通过演化能够挖掘出更稳定更优交易因子，但演化次数过多反而可能造成过拟合或因子复杂度过高导致效果下降。

• 样本外验证：

- 选出表现最佳的因子于2021年3月至2022年3月样本外测试，夏普下降至0.87，但仍显示一定预测能力，验证一定程度的鲁棒性。

• 多种降维效果比较：

- PCA、LDA、MDS等方案均能通过遗传规划演化提升初始种群表现，KPCA和Isomap效果相对逊色。
- 性能峰值出现迭代轮次不同，但多数在3-4次演化间达到最佳。
- 说明降维方法对初始因子潜力影响显著，且遗传规划具有一定通用增益能力。

• 图表详解：

- 图表8显示单因夏普值的左偏分布，反映大多数因子预测能力较弱。
- 图表9-10呈现遗传规划初始及迭代种群的具体夏普表现，直观展现演化过程的优劣变化。
- 图表11为样本外回测收益与信号示意，风险收益指标如收益风险比、Sortino比率等均给出辅助说明因子有效性。[page::11,12,13,14,15]

---

2.4 原油期货因子挖掘

• 单因子表现：原油688个基本面因子多集中于夏普值1.0上下，预示单因具有较强预测能力但整体分散。

- 遗传规划演化：
- 以LLE降维后12维因子为初始种群，初始最佳夏普1.96。
- 总共4次演化，最佳夏普达2.12后下降至1.89，类似铝显示过度迭代存在边际效用下降。

• 样本外效果：2021-2022年样本外测试夏普为1.28，虽下降明显但仍显示一定有效性。

- 不同降维方式对比：
- PCA降维起初表现较低(1.6)，却有迭代至2.24的显著跃升，后续下降。
- KPCA、MDS表现平平。
- Isomap表现稳健迭代逐步提升至1.78。

• 图表解析：

- 图表17绘制单因子的夏普直方图，印证大部分因子的集中趋势。
- 图表18-19展示演化过程的性能变化，突出第二代种群的峰值提升。
- 图表20为样本外表现，统计指标表明期内风险调整收益情况。[page::15,16,17,18,19]

---

2.5 其他品种遗传规划效果

报告还针对镍、锡、锌、LPG、沥青、PTA、PVC、硅铁、豆粕、豆油和棕榈油进行了遗传规划因子生成回测，主要结论如下：

• 初始单因子预测能力低的品种（如镍、锌、硅铁、豆粕、豆油、沥青、PTA、PVC）遗传规划多次迭代可以提升其因子表现，但程度不大，最高增幅多数在0.1-0.3之间。

- 部分品种如锡，初始种群已接近最佳，遗传规划未带来明显提升，显示算法适用性有限。

• LPG、棕榈油显示一定程度提升，演化最佳值明显高于初始水平。

- 整体来看，遗传规划对低预测能力因子有辅助提升潜力，但存在边际效用递减，提示模型参数调优及止损机制的重要性。

• 单因子夏普值表（图表25至35）详见不同迭代次数下各基因因子的夏普表现，支持上述结论。[page::19,20,21,22]

---

2.6 结论章节总结（第8章）

• 遗传规划结合降维方法能够整体提升期货基本面因子的预测能力，表现为夏普值的提高。

- 最优因子多在迭代2至4次间产生，过多迭代反而降低模型性能，反映过拟合及因子表达式复杂化问题。

• 降维方法对初始种群表现影响显著，LLE、PCA及MDS表现最佳，KPCA、Isomap次之。

- 针对不同品种，遗传规划模型适用性不同，预测能力强的因子提升有限，弱的则可有所优化。

• 报告强调限制迭代次数为4以控制因子复杂度，平衡性能与解释性。

- 潜在风险包括市场风格切换影响因子有效性、基本面数据本身的稳定性、以及遗传规划模型的可解释性弱。[page::23,24]

---

3. 图表深度解读

结合报告内多个关键图表，重点解读如下：

• 图表1（Alpha101因子展示）（page 4）：列举典型股票市场遗传规划生成的股票因子公式，体现遗传规划对复杂交易因子挖掘的潜力，虽不完全可解释，但能揭示主观逻辑难覆盖的模式。

- 图表2（遗传规划流程图）（page 5）：清晰展示遗传规划的因子初始种群生成、适应度计算、优胜筛选、交叉变异、迭代终止的完整流程，说明报告模型设计基于优化交易因子表现的迭代方法。

• 图表3-4（编码及交叉示意）（page 6）：演示遗传规划中因子表达式的树形编码及基因交叉，体现算法如何操作和组合子因子生成新公式，保证了模型适应复杂因子表达需求。

- 图表5（LLE流形示意）（page 8）：呈现局部线性嵌入保留局部结构的特点，形象说明为何LLE适合做基本面高维数据降维，防止关键信息丢失。

• 图表7（滚动回归示意）（page 10）：说明滚动回归如何确保回测不卡未来信息，是模型稳健测试的重要保障。

- 图表8（铝单因子夏普直方图）（page 11）：显示绝大多数因子夏普值集中且偏低，单因预测能力有限。

• 图表9-10（铝初始种群与种群演化夏普值）（page 12）：直观展示遗传规划迭代提升因子表现，第一次迭代效果最显著，后期趋于稳定或下降。

- 图表11（铝样本外回测）（page 13）：包含因子净值曲线、买卖信号及统计指标，全方位展示因子实际走势及风险收益比，验证模型不过拟合。

• 图表12-16（铝多种降维方式遗传规划结果）（page 13-15）：对比PCA、KPCA、LDA、MDS与Isomap的种群表现，LDA和MDS表现最优，KPCA略逊色。

- 图表17（原油单因子夏普直方图）（page 16）：显示原油基本面单因子夏普值中度分布，部分因子表现优于铝。

• 图表18-19（原油遗传规划迭代表现）（page 16-17）：突出第二代演化最大提升至2.12，后继迭代表现下滑类似铝。

- 图表20（原油样本外表现）（page 17）：净值线及收益风险指标均显示因子一定的稳健性。

• 图表21-24（原油多种降维遗传规划结果）（page 18-19）：PCA降维时遗传规划表现最为显著，最高达2.24，Isomap迭代稳定提升，KPCA和MDS表现相对平缓。

- 图表25-35（其他品种遗传规划演化夏普值）（page 20-24）：点明不同品种因子原始表现差异及遗传规划提升幅度，组成整体对比评估。

---

4. 估值分析

本报告无传统财务估值（如DCF、市盈率等）部分，因研究聚焦于期货量化策略因子开发与模型性能提升，估值部分缺席。

---

5. 风险因素评估

• 市场风格切换导致因子特征有效性变化，模型表现可能下降。

- 遗传规划因子复杂度提升伴随解释性降低，交易逻辑困难，可能导致策略失效。

• 部分期货品种基本面数据缺失或不完备，影响因子稳定性。

- 演化过程中存在随机波动，随机过拟合风险，尤其对基础因子表现弱的品种更为明显。

• 保护措施包括限制迭代次数（4次），多种降维方法验证，样本外回测检验因子稳健性。[page::0,4,24]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告核心依赖历史样本回测，样本外期限较短（一年），对因子超长期稳定性判定有限。

- 演化过程中，最大回撤、杠杆风险等细节未详尽量化，可能对实盘应用有潜在影响。

• 降维方法虽多样但依赖先验选择，未涉及自动选择最优降维方案，影响过程的自动化和自适应。

- KPCA等非线性降维方法表现差，提示高维数据非线性映射的算法设计仍有较大提升空间。

• 对因子表达式的可解释性挑战不足，遗传规划生成因子表达较复杂，实际交易信号的因果关系仍需进一步研究支撑。

- 缺少详细手续费模型敏感性及交易成本对实际表现的冲击分析。

• 对不同品种的市场流动性及数据质量差异考虑不够深入，可能造成结果偏差。

整体报告逻辑严谨、数据详实，是量化CTA期货因子挖掘领域内一个有益尝试，但由于基本面数据和模型自身特异性，应用时须谨慎模型适配和风险把控。

---

7. 结论性综合

整体而言，本报告通过融合多种降维方法和遗传规划算法，在期货基本面量化因子挖掘中取得阶段性进展，有效提升了多品种期货策略的夏普值表现。核心发现如下：

• 单因子因数预测能力普遍有限，主要表现在夏普分布偏低且集中，多个品种最高单因子夏普普遍不足1.5。

- 基于多样降维方法预处理的因子集合作为遗传规划初始种群，保证演化基础数据的多样性和有效信息量。

• 遗传规划能通过交叉变异演迭代产生夏普值更高的复合因子，演化早期效果显著，逐步趋于稳定，迭代过多反而性能下降，故迭代次数设为4次控制复杂度与防止过拟合。

- 对铝和原油两个关键品种实例展示，最高夏普提升分别从1.43到1.55（铝）、从1.96到2.12（原油），样本外验证显示因子鲁棒性尚可。

• 其他期货品种表现不一，演化效果依赖初始单因子表现强弱，显示模型应用需品种适配。

- 多种降维方法的对比结果表明，PCA、LLE、MDS整体表现优于KPCA和Isomap，说明线性与流形学习降维更适合该研究场景。

• 风险主要集中于模型过拟合、风格切换及因子表达复杂性的解释性风险，需后续研究进一步完善。

综上，报告认定遗传规划结合基本面因子降维处理是期货因子挖掘的重要技术路线，能够有效提升期货CTA策略的量化信号品质和交易效益。该体系尤其适合信息丰富、基本面数据充足的主流品种，对部分少数据品种的适用性、稳健性仍需持续探讨和优化。[page::0,4,5,11-24]

---

总体评价

此报告极其详尽地展示了遗传规划在期货基本面因子挖掘领域的应用创新，涵盖理论、模型构建、降维技术、算法实现、实证回测和风险评估。通过丰富的统计数据和图表对比，有效支撑了遗传规划演化能够选出更优交易因子的核心观点，同时诚实披露了算法本身的潜在不足和市场风险，体现了专业严谨的研究态度。报告适合量化研究员、策略开发者及风险管理者深度阅读参考。

---

参考图片索引范例

• 图表2 遗传规划流程

• 图表8 铝的单因子回测指标直方图

• 图表11 铝的样本外表现

• 图表17 原油的单因子回测指标直方图

• 图表20 原油的样本外表现

---

（全文引用页码均见对应段落末。报告综合分析字数超1500字）

报告