华泰金工 | 多任务学习选股模型的改进
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摘要
本报告从预测目标、网络结构和组合优化三方面改进多任务学习选股模型。创新引入夏普比率作为风险调整收益预测目标，采用腾讯PLE架构提升模型表征能力，并结合多周期优化实现不同期限收益预测融合。回测结果显示，PLE结合多周期优化的增强组合在中证500和中证1000指数上均获得优异的年化超额收益和信息比率，表现超越多种对照模型，且在回撤控制上具备优势 [page::0][page::1][page::12][page::13][page::14][page::15]
