量化如何追求模糊的正确：有序回归
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摘要
本报告介绍有序回归损失函数的原理及其在周频中证500指增模型中的应用，系统比较了有序回归与传统分类和回归的优劣，采用全连接神经网络和残差图注意力网络为基模型，验证logistic有序回归损失在Rank IC、多空收益、年化超额收益及信息比率上的显著提升效果。集成有序回归和加权MSE预测结果，可进一步提高选股策略表现，参数敏感性测试表明10分类及logistic损失最优，预测值集成优于组合集成，稳定性和收益均表现出优势 [page::0][page::3][page::12][page::20]
