决胜样本外：因子挖掘算法革新
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摘要
本报告基于遗传规划算法创新提出低种群高代数设计理念，结合Size-Fair交叉算法，显著抑制模型膨胀与过拟合风险。通过多目标适应度函数，有效解决生成因子非线性及高相关问题，实现统计套利类因子样本外表现提升。实证覆盖上证50与沪深300成分股，因子样本外IC、存活率及分层收益表现优异，具备较强应用价值和推广潜力 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::8][page::9][page::11][page::12][page::13][page::14]
