机器学习系列之六：适应市场状态与股票关联性的因子生成模型.pdfVIP

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目录

1.引言4

2.股票间关联性与市场状态5

2.1.关联关系5

2.2.深度风险模型5

2.3.市场状态划分8

3.Adaptive-GSM-Alpha：适应性的因子生成模型12

3.1.模型架构12

3.2.模型训练16

3.3.结果对比16

3.3.1.标签中性化对基础模型的影响16

3.3.2.关联信息对基础模型的影响18

3.3.3.子模型表现20

3.3.4.Adaptive-GSM-Alpha因子表现22

3.3.5.因子相关性分析24

3.3.6.宽基指数测试表现25

3.4.策略表现26

4.总结28

5.参考文献28

6.风险提示29

图表目录

图1：深度风险模型示意图6

图2：风险因子的截面相关性热力图7

图3：深度风险因子的截面相关性热力图8

图4：市场走势与趋势指标对比9

图5：市场走势与趋势区间划分9

图6：市场走势与波动性指标对比10

图7：市场走势与波动性区间划分10

图8：市场暴涨状态对应风险因子表现11

图9：市场平稳上行状态对应风险因子表现11

图10：市场宽幅震荡状态对应风险因子表现11

图11：市场窄幅震荡状态对应风险因子表现11

图12：市场暴跌状态对应风险因子表现11

图13：市场持续下行状态对应风险因子表现11

图14：GSM时间序列特征提取架构13

图15：基于GSM的基础模型架构14

图16：Adaptive-GSM-Alpha架构15

图17：基础模型分组回测（普通标签）17

图18：基础模型RankIC（普通标签）17

图19：基础模型分组回测（普通标签，原始因子）17

图20：基础模型RankIC（普通标签，原始因子）17

图21：基础模型分组回测（中性化标签）17

图22：基础模型RankIC（中性化标签）17

图23：基础模型分组回测（中性化标签，原始因子）18

图24：基础模型RankIC（中性化标签，原始因子）18

请务必阅读正文后的声明及说明2/31

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图25：退化模型分组回测（普通标签）18

图26：退化模型RankIC（普通标签）18

图27：退化模型分组回测（普通标签，原始因子）19

图28：退化模型RankIC（普通标签，原