AlphaNet 改进：结构和损失函数

创建于 2025-07-18T15:54:37.726661+08:00 更新于 2025-07-18T16:23:39.566368+08:00

摘要

本文提出了基于深度学习的因子挖掘模型 AlphaNet 的三项改进：特征提取层自定义 Dropout 机制以提升模型训练速度和控制过拟合，损失函数中加入因子中性化机制以挖掘更纯粹的 alpha 因子，以及提高多头样本权重以增强多头收益能力。三项改进均在中证500组合增强测试中显著提升了模型性能与稳定性，为神经网络选股模型的优化提供有效路径 [page::0][page::16]。

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