改进的对数损失函数：提升人工智能选股效能

"本文主要探讨了人工智能在选股中的应用，特别是对数损失函数的改进方案，以提升机器学习模型在多因子选股中的表现。作者提出了两种改进策略，一种是加权损失函数，适用于处理样本不均衡的问题；另一种是广义损失函数，用于降低模型的换手率。实证研究表明，这两种改进方案相比于传统的对数损失函数，都能在一定程度上提高模型的性能。” 在人工智能和量化投资领域，损失函数是训练模型的关键部分，它定义了模型预测与实际结果之间的差异度量，直接影响模型的优化方向。对数损失函数是二分类问题中最常见的损失函数，它由假阳性（预测错误的正例）和假阴性（预测错误的负例）两部分组成，这两部分的权重在标准对数损失函数中是相等的。然而，这种平等对待的方式可能并不适应所有场景，尤其是在样本分布不均衡的情况下，如金融市场的多因子选股问题。 改进方案1，即加权损失函数，针对的是分类任务中两类样本数量悬殊的情况。在股票投资中，如果某个类别的股票（如表现优秀的股票）相对较少，标准对数损失函数可能会导致模型过于关注多数类别的样本，而忽视少数类别的样本。通过增加少数类别样本的损失项权重，加权损失函数能够提升模型对这些样本的敏感性，从而改善预测结果。实验表明，使用加权损失函数的模型在年化超额收益率、信息比率、Calmar比率和召回率上都有所提升，尤其是在预测未来表现较好的股票方面表现更优。 改进方案2，即广义损失函数，其核心在于引入一个新的损失项，并赋予一个权重λ，以达到同时优化预测效果和控制特定目标（如降低换手率）的目的。在股票投资策略中，低换手率通常意味着更低的交易成本和更稳定的持仓结构。通过调整λ的值，可以平衡模型的预测精度和换手率，实验证明，随着λ的增大，模型的换手率逐渐降低，当λ取0.1时，模型在保持年化超额收益的同时，实现了换手率的有效控制。 这两种改进方法都在实际的回测中展示了优于普通对数损失函数的性能，进一步证明了针对具体问题定制损失函数的重要性。在金融投资领域，尤其是人工智能驱动的量化投资策略中，损失函数的优化对于提升模型的预测能力和风险管理具有重大意义。