“逐鹿”Alpha 专题报告 （十三）——基于openFE 的基本面因子挖掘框架
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摘要
本报告介绍了基于openFE框架的基本面因子挖掘方法，通过对三大财务报表数据进行结构化排列组合，构建出约70万个合成因子，并采用两步筛选法选出表现优异的因子。实证显示动量、市值和行业因子最为重要，估值及成长因子表现较好，质量因子表现一般。基于精选因子构建的月频LGBM选股模型，在回测区间实现年化超额收益21%，夏普比率1.19，且策略在中证500和中证1000指数成分股中表现优异[page::0][page::3][page::6][page::8][page::11].
