【华安金工】不确定性感知因子选择驱动的高维CAE资产定价框架——“学海拾珠”系列之二百六十四
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摘要
本文提出面向资产定价的高维条件自编码器（CAE）可扩展框架；先在高维潜在因子空间（K 可达50）中用 CAE 提取潜在因子，再通过 IID-BS、Q-Boost 与 ZS-Chronos 三类预测器对因子进行分位数预测并以分位数预测的平均绝对偏差衡量预测不确定性，从而按不确定性筛选出可预测因子并构建切点组合，实证显示不确定性感知筛选能稳定提升风险调整后收益（最优集成策略夏普比率约2.20、最大回撤 <10%），并通过自适应 κ 选择与集成降低过拟合风险 [page::1][page::3][page::11].
