AlphaNet：因子挖掘神经网络
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摘要
本文设计了全新的端到端选股因子挖掘神经网络AlphaNet，结合遗传规划思想，自定义特征提取层及批标准化，实现在个股量价数据中挖掘增量信息。基于全A股量价数据，AlphaNet-v1合成因子在10天调仓周期RankIC均值达9.54%，年化超额收益率12.42%；5天调仓周期RankIC均值8.19%，年化超额收益率11.36%，表现显著优于传统因子，且通过SHAP模型解释工具验证因子特征重要性[pidx::0][pidx::6][pidx::13][pidx::16][pidx::21]
