“逐鹿”Alpha 专题报告 （十二）—AlphaZero：基于 AutoML-Zero 的高频数据低频化因子挖掘框架
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摘要
本报告首次将Google Brain提出的AutoML-Zero算法改进为AlphaZero框架，利用自动机器学习与进化算法，实现高频转低频数据的量化因子自动挖掘。AlphaZero在因子可解释性与挖掘效率上优化，通过量纲化处理和限制因子复杂度，有效控制过拟合。报告展示了三个基于AlphaZero提取的代表性因子，多空年化收益分别达到26.17%、22.51%和25.73%。因子挖掘通过正则化进化算法，动态调节种群多样性以防止局部最优，确保了因子的稳健性和多样性。实验结果表明，生成因子均具有较强的IC水平和超额收益能力，方法对量价类经典因子进行了有效演变和改进[page::0][page::5][page::13][page::18]。
