2025年深度学习如何提升手工量价因子表现：残差解释与组合优化实践

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自国泰海通证券于2025年5月16日发布的报告《深度学习如何提升手工量价因子表现：利用深度学习解释现有手工选股因子残差方案与实践》，如需获得原文，请前往文末下载。

本文深入分析了国泰海通证券最新研究报告《深度学习如何提升手工量价因子表现》，系统阐述了2025年深度学习技术在量化投资领域的前沿应用。报告揭示了通过正交层设计解决因子多重共线性问题的创新方法，展示了深度学习因子在全市场多头和指数增强组合中的差异化表现，并探讨了不同损失函数对因子特性的影响机制。通过详实的数据分析和案例研究，为读者呈现了深度学习技术与传统量化策略融合的最新进展和实践价值。

深度学习因子构建的技术突破与正交层设计

传统多因子选股模型在金融工程领域已有数十年的应用历史，但2025年的最新研究显示，深度学习技术的引入正在彻底改变这一领域的范式。国泰海通证券的研究报告揭示了一个关键创新点：通过在深度学习模型中引入正交层设计，研究人员成功解决了传统量化投资中长期存在的因子多重共线性问题。这一技术突破不仅保留了深度学习强大的非线性拟合能力，还同时实现了对因子权重的灵活人工调控，在金融工程领域具有里程碑式的意义。

正交层技术的核心原理是通过数学变换，强制使深度学习因子与手工因子在向量空间上相互正交。研究报告中的数据显示，采用这种架构后，深度因子与手工因子的相关系数普遍低于0.05，最大不超过0.09。这种低相关性状态在统计上意味着两类因子几乎完全独立，从而有效避免了传统多因子模型中常见的信息重叠问题。值得注意的是，这种正交性并未以牺牲预测能力为代价——研究显示，正交后的深度因子依然保持了0.02以上的IC值(信息系数)和6以上的ICIR(信息比率稳定性指标)，表明其在剥离相关性后仍保有显著的选股能力。

从技术实现角度看，该研究采用了LSTM(长短期记忆网络)作为基础模型架构，针对不同频率的数据输入设计了差异化的处理方案。对于低频日度数据(包括高开低收收益率、换手率、特质波动率等)，模型采用季度级别的训练周期；而对于高频30分钟数据(包括买卖意愿、大单净买入占比等)，则采用周度训练模式。这种差异化的设计充分考虑了不同频率数据的信息衰减特性，体现了深度学习应用中的频率适配思想。特别值得关注的是，正交层中纳入的因子类型十分全面，既包含传统的市值、估值、流动性等风格因子，也涵盖了高频交易中的微观结构因子，这种全方位覆盖确保了残差信息的纯净度。

与传统深度学习因子构建方式相比，这种带有正交层的新架构在投资实践中有三大显著优势：首先，它允许量化研究员在模型黑箱之外进行人工因子权重调整，当市场出现历史未见的剧烈风格转换时，这一特性尤为重要；其次，正交后的深度因子实际上是在挖掘手工因子无法解释的残差信息，从而实现了对市场信息的分层挖掘；最后，这种架构使组合构建更加透明可控，符合机构投资者对策略可解释性日益增长的需求。研究数据表明，采用正交层设计的深度因子，其Rank MAE(排名平均绝对误差)波动率稳定在0.016-0.024之间，显示出优秀的稳定性。

深度学习因子的组合表现与市场适应性分析

将深度学习因子实际应用于投资组合构建时，研究发现其表现呈现出显著的市场环境依赖性。国泰海通证券的报告通过全市场多头组合和指数增强组合两个维度，系统评估了深度因子的实战表现，揭示了这一技术在不同市场场景下的差异化效果。数据分析显示，在无换手约束的全市场多头组合中，加入深度因子可使年化收益从基础组合的29.4%提升至30.3%-30.5%，信息比率从1.679提升至1.694-1.703，展现出明显的增强效果。然而，这种优势的代价是换手率从46.8%大幅上升至64%左右，凸显了深度学习因子高换手特性的挑战。

当引入30%的换手约束并考虑0.3%的双边交易成本后，数据呈现了更有趣的发现：以Rank MAE为损失函数的深度因子表现出更优的风险调整后收益。具体而言，加入Rank MAE深度因子的组合年化收益达18.7%，信息比率为1.229，最大回撤23.1%，均优于以IC为损失函数的因子表现(18.4%/1.155/24.8%)。这一现象可能源于Rank MAE函数对中间分组股票预测准确性的特殊关注，使得组合在控制换手率后仍能保持较好的收益连续性。分年度数据显示，2025年以Rank MAE为损失函数的深度因子表现尤为突出，表明这类因子可能更适应近年市场环境的结构性变化。

在指数增强场景中，深度学习因子的表现呈现出明显的规模效应差异。中证500增强组合的数据显示，在宽约束条件下，加入以IC为损失函数的深度因子可使年化收益从14.5%提升至15.4%，但在严约束条件下反而会降低收益(从10.1%降至8.5%)。与之形成对比的是，中证1000增强组合中，深度因子在宽约束和严约束条件下均能带来一定收益提升，特别是以IC为损失函数的因子在严约束条件下使年化收益从13.4%提升至13.8%。这种差异化表现暗示深度学习因子可能对小市值股票具有更强的预测能力，这与学术界关于高频数据对小盘股更具信息含量的研究结论相吻合。

表：深度学习因子在不同组合中的表现对比

组合类型	约束条件	基础组合年化收益	加入IC深度因子	加入MAE深度因子
全市场多头	无换手约束	29.4%	30.3%	30.5%
全市场多头	有换手约束	17.1%	18.4%	18.7%
中证500增强	宽约束	14.5%	15.4%	14.0%
中证500增强	严约束	10.1%	8.5%	8.8%
中证1000增强	宽约束	20.9%	18.3%	19.1%
中证1000增强	严约束	13.4%	13.8%	13.1%

从风险控制角度观察，深度学习因子展现出独特的回撤控制能力。数据显示，在全市场多头组合中，加入深度因子后最大回撤从基础组合的21.3%降至19.6%-20.1%；在中证500严约束组合中，以Rank MAE为损失函数的深度因子使最大回撤从19.3%显著降至15.8%。这种风险控制能力的提升可能源于深度学习模型对市场状态的非线性识别能力，能够在市场压力时期自动调整风险暴露。值得注意的是，深度因子与多粒度因子的结合进一步强化了这一优势，两者结合的组合在2018-2025年测试期间实现了38.5%-41.1%的最大回撤，优于单一多粒度因子的39.0%。

损失函数选择与因子特性调控机制

在深度学习量化模型的构建过程中，损失函数的选择实质上是对因子特性的战略性定位。国泰海通证券的研究报告对IC(信息系数)和Rank MAE(排名平均绝对误差)两种损失函数进行了系统比较，揭示了它们对因子特性的差异化塑造机制。数据显示，以IC为损失函数的深度因子表现出更高的多空收益能力(高频深度因子多空收益达0.82%，胜率87.3%)，而以Rank MAE为损失函数的因子则展现出更均衡的分组收益特性(多头收益0.21%，多空收益0.46%)。这种差异本质上反映了两种损失函数不同的优化目标：IC直接追求因子得分与未来收益的线性相关性，而Rank MAE则更关注对所有股票排名预测的普遍准确性。

深入研究Rank MAE损失函数的特性发现，其理论优势在实际应用中面临拟合挑战。报告指出，尽管Rank MAE函数理论上应提升中间分组股票的预测准确性，但实际数据显示这种优势并不明显——以Rank MAE为损失函数的因子，其分组收益单调性并未显著优于IC为损失函数的因子。造成这一现象的原因可能包括两方面：一是深度学习训练过程中的早停机制可能导致模型欠拟合，未能充分挖掘Rank MAE的潜在优势；二是市场数据中关于中间分组股票的预测信息本身有限，制约了模型的发挥空间。这一发现对量化实践具有重要启示：损失函数的选择必须考虑实际数据的信息含量，而非仅凭理论优势决策。

从因子相关性角度分析，不同损失函数生成的深度因子展现出相似的正交特性。数据显示，以IC为损失函数的高频深度因子与手工因子的最高相关性仅为0.016(基本面复合因子)，以Rank MAE为损失函数的因子最高相关性为0.021(分红因子)。这种低相关性状态在不同损失函数下都能维持，表明正交层的有效性相对独立于损失函数选择。然而，值得注意的是，日频深度因子与高频手工量价因子的相关性相对较高(IC损失函数下为0.089，MAE下为0.070)，这可能反映了不同频率数据间存在某些未被正交层完全剥离的共性信息。

表：不同损失函数下深度因子的表现对比

指标	高频深度(IC)	高频深度(MAE)	日频深度(IC)	日频深度(MAE)
IC值	0.026	0.018	0.029	0.021
ICIR	8.872	6.849	7.804	6.037
多头收益	0.28%	0.21%	0.23%	0.18%
多空收益	0.82%	0.46%	0.85%	0.59%
与手工因子最高相关	0.016	0.021	0.089	0.070

损失函数的选择还深刻影响着因子在复合策略中的贡献方式。研究发现，当深度因子与多粒度因子结合使用时，以IC为损失函数的因子在宽约束条件下表现更优(中证500增强组合年化收益从18.3%提升至20.0%)，而以Rank MAE为损失函数的因子则在严约束条件下更具韧性(中证500增强组合最大回撤从12.2%改善至12.0%)。这种差异化表现提示量化从业者应根据目标组合的特性选择损失函数——追求收益增强的组合可能更适合IC损失函数，而注重风险控制的组合则可能从Rank MAE损失函数中获益更多。

从模型训练的动态视角看，损失函数的选择还会影响深度因子的风格适应性。报告中的分年度数据显示，以Rank MAE为损失函数的深度因子在2025年表现尤为突出，在全市场多头组合中相较基础组合有显著超额。这一现象可能表明，Rank MAE函数训练出的因子具有更强的市场环境适应能力，当市场出现结构性变化时能够保持相对稳定的预测能力。相比之下，IC损失函数训练出的因子虽然在某些年份能获得更高收益，但业绩波动也更为明显。这种特性差异为量化投资者根据自身风险偏好选择损失函数提供了实践依据。

常见问题解答(FAQs)

Q1：什么是深度学习因子中的正交层设计？它如何解决传统多因子模型的问题？

A1：正交层是深度神经网络中的一种特殊结构设计，通过数学变换强制使深度学习因子与预先指定的手工因子线性无关。这种设计解决了传统多因子模型中的两大痛点：一是因子间的多重共线性问题，通过正交化确保新因子提供独立信息；二是模型黑箱问题，正交化后的人工因子仍可进行权重调整，保持了策略的透明度和可控性。研究数据显示，采用正交层后，深度因子与手工因子的相关系数普遍低于0.05，同时保持了0.02以上的IC值，实现了独立性与预测力的平衡。

Q2：为什么深度学习因子在全市场多头组合和指数增强组合中的表现差异如此显著？

A2：这种差异主要源于三方面原因：首先，深度学习模型可能更擅长捕捉小市值股票的特征，使其在全市场范围(小市值占比较高)表现更优；其次，指数增强组合的严格约束条件(如行业中性、市值中性)限制了深度学习因子的发挥空间；最后，正交层设计虽然提升了因子独立性，但也在一定程度上改变了模型优化方向，使其更关注未被传统因子解释的残差信息，这类信息在不同市场板块中的分布并不均匀。数据显示，深度因子使全市场多头组合年化收益提升1-2%，但在中证500增强组合中的提升效果不稳定。

Q3：以IC和Rank MAE为损失函数训练的深度因子有哪些本质区别？实践中应如何选择？

A3：两种损失函数本质上是不同投资理念的体现：IC损失函数直接最大化因子与未来收益的相关性，适合追求多空收益的投资者，数据显示其多空收益可达0.82%-0.85%；Rank MAE则更关注预测排名的整体准确性，适合希望均衡捕捉各类股票机会的投资者，其多头胜率稳定在70%左右。实践选择应考虑三方面：投资目标(多空收益vs广泛选股)、组合约束条件(严约束下Rank MAE更稳健)和市场环境(2025年数据显示Rank MAE适应性更强)。值得注意的是，两种因子的相关性极低(＜0.14)，可考虑组合使用以实现策略多元化。