远瞻慧库-360WHY
在量化投资领域，机器学习模型被广泛应用于选股策略中，以期在复杂多变的市场中寻找超额收益。随着技术的进步，特征工程作为机器学习流程中的重要一环，其优化对于提升模型性能、降低过拟合风险以及提高模型的可解释性具有重要意义。本文将探讨特征工程在量化选股中的应用，特别是GBDT与神经网络结合的模型，以及如何通过特征选择和标签中性化处理提升策略表现。
关键词：特征工程，GBDT，神经网络，指数增强策略，超额收益
特征选择：提升模型性能的关键
在量化投资中，特征选择是提高模型性能的重要手段。通过筛选出最有信息量的特征，可以减少模型的复杂性，降低过拟合的风险，并提高模型的解释性。本报告采用SHAP值、基础统计方法和深度学习模块STG三种特征选择方法，对机器学习模型进行优化。研究发现，基于SHAP值的特征选择方法在降低模型训练成本的同时，提升了模型的精度。SHAP值通过为每个特征赋予一个影响分数，量化了特征对模型预测结果的贡献程度。这种方法的优势在于其普适性和可解释性，适用于任何模型，并且能够提供直观的可视化工具，帮助投资者理解模型的决策过程。
在实证分析中，我们发现，通过SHAP值选择的特征在多个宽基指数成分股上表现出色。例如，在沪深300成分股上，经过特征选择的GBDT+NN模型在多头策略下的年化超额收益率达到了22.92%，而最大回撤仅为6.56%。这一结果表明，特征选择不仅能够提升模型的预测能力，还能有效控制风险。
标签中性化处理：增强模型的泛化能力
除了特征选择，标签的中性化处理也是提升模型性能的重要手段。在量化选股中，标签通常指的是未来一段时间内股票的收益率。由于市场风格的变化，标签可能会受到行业、市值等因素的影响。通过中性化处理，可以消除这些因素的影响，使得模型更加专注于捕捉个股的Alpha。
本报告中，我们采用了行业和市值中性化的方法，对标签进行处理。具体来说，我们通过回归分析，将原始标签值对行业和市值进行调整，得到中性化的标签值。这种方法的优势在于，它能够消除标签中的噪音，使得模型更加关注于个股的内在价值。
在实证分析中，我们发现，经过标签中性化处理的模型在多个宽基指数成分股上表现出色。例如，在中证500成分股上，经过中性化处理的GBDT+NN模型在多头策略下的年化超额收益率达到了12.34%，而最大回撤仅为10.14%。这一结果表明，标签中性化处理能够有效提升模型的泛化能力，使得模型在不同的市场环境下都能保持稳定的超额收益。
另类因子的引入：拓宽模型的视角
在量化投资中，传统的量价因子和基本面因子已经被广泛研究和应用。为了进一步拓宽模型的视角，本报告引入了宏观经济数据、BARRA因子收益率和高频因子等另类因子。这些因子能够提供不同于传统因子的信息，有助于模型捕捉市场的新趋势。
在实证分析中，我们发现，虽然另类因子在IC表现上并未产生显著贡献，但在多头超额收益和多空表现方面，加入宏观因子后均超越了基准。这一结果表明，另类因子能够在一定程度上帮助模型学习市场的走向，从而获得超额收益。然而，另类因子的整体表现仍有待进一步研究和优化。
总结
本报告探讨了特征工程在量化投资中的应用，特别是特征选择和标签中性化处理对于提升GBDT+NN模型性能的重要性。通过实证分析，我们发现，经过特征工程优化的模型在多个宽基指数成分股上实现了显著的超额收益，同时保持了较低的风险。此外，另类因子的引入为模型提供了新的视角，虽然其效果有待进一步验证，但已经显示出一定的潜力。未来，我们将继续探索特征工程的更多可能性，以期为投资者提供更加稳健和高效的量化投资策略。
相关深度报告
报告介绍：本报告由国金证券于2024年9月11日发布，共26页，本报告包含了关于AI选股,多因子策略的详细内容，欢迎下载PDF完整版。
