选股因子系列研究（八十六）：深度学习高频因子的特征工程-20230130-海通证券

1. 报告编号：86298
2. 报告名称：选股因子系列研究（八十六）：深度学习高频因子的特征工程-20230130-海通证券
3. 报告来源：互联网用户上传
4. 关键词：行研报告
5. 报告页数：23 页
6. 预览页数：6
7. 报告格式：pdf
8. 上传时间：2024-08-07
9. 简介摘要: (原创分析) 海通证券股份有限公司研究所发布的金融工程专题报告，探讨了深度学习高频因子的特征工程问题，并进行了多方面的分析和测试。报告从特征构成、处理、归因和筛选四个方面，对特征工程进行了全面的讨论。通过详尽的测试，报告发现特征处理，特别是特征分布的调整，对深度学习模型生成的因子有显著影响；特征归因不仅有助于评价不同特征对模型的贡献，还为进一步的特征筛选提供了基础。特征筛选可以有效剔除冗余信息，优化计算资源，并稳定提升模型表现。报告还展示了特征筛选后，无论是单因子检验还是加入中证500和中证1000增强策略，均显著改善了业绩表现。最后，报告还提供了风险提示，强调了市场系统性风险、资产流动性风险、政策变动风险和因子失效风险。整体而言，报告为投资者在特征工程层面提供了一定的参考。

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