多因子系列之二：Alpha 因子高维度与非线性问题——基于 Lasso的收益预测模型
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摘要
本报告针对Alpha预测中的高维度和非线性问题，提出基于Adaptive Lasso和Group Lasso的收益预测模型。通过对比传统ICIR方法，发现Adaptive Lasso能更有效筛选因子，提高收益预测准确性，而Group Lasso引入因子与收益间的非线性关系进一步提升了策略年化收益率和信息比率，尤其在因子失效的市场阶段表现突出，为量化因子构建和策略优化提供了新思路。[page::0][page::3][page::6][page::9][page::12][page::14][page::15]
