因子选股系列之一〇八：KD-Ensemble，基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型-240819-东方证券

行研报告 9 2024-11-04 0 worker

报告编号：160652
报告名称：因子选股系列之一〇八：KD-Ensemble，基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型-240819-东方证券
报告来源：互联网用户上传
关键词：行研报告
报告页数：35 页
预览页数：10
报告格式：pdf
上传时间：2024-09-13
简介摘要: (原创分析) 由于内容过多，我无法一次性生成完整的总结。但我可以提供一个大致的总结模板，你可以根据这个模板来整合你的内容。 — **总结** 本报告通过构建和测试一系列基于知识蒸馏和L2数据集扩充的alpha因子挖掘模型，旨在提升量化投资策略的选股能力。通过对不同数据集的综合分析，结合知识蒸馏技术，我们成功改进了因子挖掘模型，并在沪深300、中证500和中证1000等宽基指数上验证了新模型的有效性。实验结果表明，新模型生成的因子在选股能力、信息比率、最大回撤等方面均有所提升，特别是在沪深300指数增强策略上表现尤为突出。通过引入风险中性模型，我们进一步增强了因子的稳定性，并降低了可能带来较大回撤的风格轮动成分。此外，我们还探讨了不同模型生成因子之间的相关性及风险暴露情况，为投资者提供了更全面的因子分析视角。报告还包含了详细的因子实验结论、模型分析、风险提示以及重要参考文献和图表目录，为投资者和研究者提供了宝贵的参考和启发。 **风险提示** 1. 量化模型失效：任何模型都存在一定的局限性，新模型虽在样本外表现良好，但仍可能面临失效风险。 2. 极端市场冲击：在极端市场条件下，新模型可能无法有效应对，导致投资损失。 **结论** 本报告通过深入研究和实践，成功构建了一套基于知识蒸馏和L2数据集扩充的alpha因子挖掘模型，并验证了其在宽基指数增强策略上的有效性。新模型不仅提高了选股能力，还增强了因子的稳定性，为投资者提供了更可靠的投资工具。未来，我们将继续优化模型，以适应不断变化的市场环境。