市场信息的融合与深度学习的样本外泛化

创建于 2025-07-15T15:48:12.407784+08:00 更新于 2025-07-15T16:45:09.552029+08:00

摘要

本报告针对机器学习模型在股票市场中面临的样本外泛化问题，提出融合市场状态和对抗训练两种方法，通过引入市场风格、估值、流动性等多维度状态信息以及对不变因子的生成，显著提升模型的稳健性和Alpha因子表现。基于FactorVAE架构，模型在沪深300、中证500等不同选股域内测试表现优异，综合因子指数增强策略实现超额年化收益最高达20.53%。[page::0][page::27]

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