深度学习因子库 多数据源、多网络因子合成

创建于 2025-07-16T16:23:53.744991+08:00 更新于 2025-07-16T18:42:20.433615+08:00

摘要

报告构建了基于多数据源（量价、基本面、一致预期、高频等）因子库，应用胶囊网络、VIT、深度残差网络、注意力机制、时空卷积等五种深度学习架构设计多模型，采用滚动训练与集成策略实现因子合成。模型IC值提升明显，集成模型夏普率稳定且年化收益优于单一模型，回测显示组合整体风险降低，收益风险指标具备较高的稳健性[page::0][page::8][page::9][page::11][page::12][page::15]

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