华泰金工 | 基于全频段量价特征的选股模型
创建于 更新于
摘要
本报告提出并验证了一个全频段量价因子体系：先在分钟频/逐笔成交/逐笔委托上构造27个高频因子并用基于GRU的深度学习合成高频因子；同时用“硬参数共享”多任务GRU模型对日/周/月三类低频量价进行端到端因子挖掘并合成低频因子；再按1:3比例融合得到全频段因子用于中证500/中证1000的指数增强，回测期（2017/1/4–2023/11/30）全频段因子周度RankIC=11.47%，TOP十层组合年化超额32.25%（不计交易成本），中证1000增强在多档换手率下年化超额接近30%，信息比率高（示例：29.48%、4.33）[page::18][page::15]
