遗传规划在选股因子挖掘中的应用与改进-华泰证券

"人工智能系列之二十三：再探基于遗传规划的选股因子挖掘-0807-华泰证券-32页.pdf" 本文深入探讨了人工智能在金融领域中的应用，特别是遗传规划在选股因子挖掘中的作用。遗传规划是一种优化算法，模仿生物进化过程来寻找最优解，这里用于寻找对股票收益有显著影响的因子。华泰证券的研究团队对遗传规划进行了三个关键的改进，以提高因子挖掘的效率和效果。 首先，改进方向一涉及到新的适应度指标——因子互信息和多头超额收益。互信息是衡量两个变量之间关联程度的一个度量，尤其适用于捕捉非线性关系。将互信息作为遗传规划的适应度指标，可以发现那些与收益有强烈非线性关系的因子。这些因子通常在不同市值或业绩分层的股票中表现出不同的收益特性，为基于机器学习的多因子选股模型提供了有价值的输入。此外，研究还考虑了多头超额收益，这使得挖掘出的因子更能反映实际投资策略的需求。 其次，改进方向二关注非线性因子的处理方式。这里介绍了两种方法：一是直接在因子合成阶段使用机器学习模型（如XGBoost或神经网络）来拟合因子与收益率之间的复杂关系；二是对单个因子进行非线性变换，从而揭示因子与收益的新颖关系。这两种方法都是为了更好地利用非线性关系，提升模型的预测能力。 最后，改进方向三引入了交叉验证来控制过拟合问题。过拟合是机器学习模型中常见的问题，会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。通过交叉验证，研究团队可以在模型训练过程中评估其泛化能力，防止过度依赖训练数据而忽视了对未知数据的预测性能。 本文通过改进遗传规划算法，提高了在金融领域的因子挖掘效果，特别是在人工智能和云计算技术的支持下，这种方法有望为投资决策提供更精准的依据。通过非线性因子的挖掘和有效使用，以及过拟合的控制，可以构建更强大的选股模型，这对于投资者理解和利用市场复杂性的能力有着重大意义。同时，这也体现了人工智能在金融行业的深度应用，不仅提升了投资效率，也为未来的金融科技创新奠定了基础。