机器因子库相对人工因子库的增量
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摘要
本报告从机器学习的角度，采用遗传规划算法对技术类和财务类因子分别进行挖掘，构建机器因子库，并通过随机森林模型进行Alpha收益率预测，比对机器因子库与传统人工因子库的回测表现。结果表明，遗传规划可挖掘出有效的技术类新因子，叠加后整体组合表现有所改善，但提升不显著；财务类机器因子整体表现略逊于传统财务因子。整体来看，低频因子挖掘的新增量有限，组合收益改善更多依赖因子择时策略 [page::0][page::3][page::13][page::20]
