多因子系列之二：Alpha 因子高维度与非线性问题——基于 Lasso的收益预测模型
创建于 更新于
摘要
本报告针对Alpha预测中的高维度因子筛选及因子与收益之间的非线性关系难题，采用Lasso及其改进模型（Adaptive Lasso、Group Lasso）构建收益预测模型。研究发现，Adaptive Lasso较传统ICIR方法更有效筛选因子且预测能力优越，Group Lasso通过非线性拟合显著提升预测精度及策略表现，尤其在部分技术因子失效期间表现突出，为多因子Alpha模型优化提供理论与实证支持 [page::0][page::6][page::12][page::14][page::15][page::16]
