【广发金工】面向通用模型的时序数据增强方法
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摘要
本报告系统梳理了时序数据增强方法，涵盖随机变换、特征融合和生成模型等类别，深入解析了八种典型增强技术在GRU模型中的实际应用效果。实证显示采用线性衰减数据增强概率训练，八种增强因子均提升了RankIC和年化收益率，将增强因子与原始因子等权合成，RankIC均值提升1.2%，多头和多空年化收益率显著提升，验证了时序数据增强对提升量化模型泛化能力和稳定性的有效性[page::0][page::2][page::13][page::17][page::20][page::21]。
