Increase Alpha: Performance and Risk of an AI-Driven Trading Framework
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摘要
本报告系统介绍了Increase Alpha基于深度学习的美股多因子交易信号生成框架，覆盖814只股票，利用专家特征通过轻量级神经网络产生日频方向性信号。经统计显著性检验，模型具备稳定的预测能力。交易策略经过参数网格搜索优化，回测表现出年化夏普比率超2.5、最大回撤约3%及低市场相关性。策略在2025年高波动市场中依然展现强劲韧性，实际构建的多空等权组合风险收益优于S&P 500基准。报告还展示了云计算并行化计算支持大规模策略参数调优，验证了传统深度学习结合专业特征设计在量化交易中的潜力和稳定性 [page::0][page::3][page::6][page::21][page::31]。
