【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用

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核心观点

研究通(tōng)过整合(hé)日频、日内、和Level-2三类(lèi)量价特征，利用SVM、XGBoost、和Transformer模型，揭示了量价(jià)特(tè)征和未来收益(yì)率之间的底层(céng)关系。通过五分类标签(qiān)的方式(shì)，使用预测概率加权生成最终的量价合成因子，强(qiáng)调了(le)多时(shí)间维度数据和模型逻辑的重要(yào)性。
通过对多个模型（SVM、XGBoost【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用、Transformer）的(de)集成，可以大幅提升预测准确性和稳定性。在三个特征集的测试中，集成模型的(de)RankIC和年化(huà)超额(é)收益(yì)等指标都优于单一模型，表现出色(sè)，验(yàn)证了多模型整合的有效性。
SVM、XGBoost、和Transformer模型在不同特征数据上(shàng)的表现各有优劣，集成模型充分利用了它们各自的特点。例如，XGBoost在多个数据(jù)集上的稳(wěn)定性和预测能力(lì)最强，而Transformer在处理时间序列数据方面表现突出，SVM则在某些特定市场环境下表现优异。集成模型通过结合这些不(bù)同逻辑模型的(de)预测，提升了(le)整体(tǐ)的鲁棒性和准确性。

【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用-style="font-L strong-Bold color0">风险提(tí)示

量(liàng)化(huà)模(mó)型基于历史(shǐ)数据分析，未来存在失效风(fēng)险，建议投资者紧密跟踪模型表现。
极端(duān)市场环境可能(néng)对模型效果造(zào)成剧烈冲击，导致收益亏(kuī)损(sǔn)。

说明：

本订阅号资(zī)料基(jī)于东(dōng)方(fāng)证券股份有限公司已(yǐ)发布证券(quàn)研究报告(gào)制作(zuò)。

证券研究(jiū)报告：《集成模型在(zài)量价特征中的应用(yòng)——因子选股系列研究之九十三》

发布日期：2023年6月30日

分析师：杨怡玲执业证书(shū)编号：S0860523040002

分析师(shī)：薛耕(gēng) 执业(yè)证书(shū)编号：S0860523080007

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