量化模型与构建方式 1. 模型名称：基于深度学习的短周期量价风险因子模型 - 模型构建思路：通过深度学习从量价数据中提取短周期风险特征，构建8个维度的量价风险因子，剥离alpha信息后用于风险刻画[2][40][48] - 模型具体构建过程： 1. 数据输入：构建6个基础数据集，包括日K线、分钟K线、日内收益分布、资金流、日间技术特征和日内技术指标，数据经过标准化和滚动窗口处理[22][23][24][25][26][27][28] 2. 网络结构：采用LSTM结合自注意力机制提取时序特征，并通过图注意力网络（GAT）捕捉股票间的截面关联，最终通过MLP输出风险因子[31][32][33][34] - LSTM用于处理时间序列信息 - 自注意力机制捕捉序列内部依赖关系 - GAT通过股票邻接矩阵捕捉股票间的复杂关系 - 输出公式： $output = MLP(gat\_output)$ 3. 训练过程：采用滚动训练策略，使用过去8年数据训练模型，最后10%数据作为验证集，按日拆分训练批次，并引入早停机制防止过拟合[35] 4. 损失函数：以股票未来5日真实收益率为标签，损失函数为预测值与标签相关系数绝对值： $Loss = -|Corr(predicted, actual)|$[37][52] 5. 因子剥离alpha信息：通过二次训练分别提取alpha因子和风险因子，并对风险因子进行alpha中性化处理，最终得到纯粹的风险刻画[48][49] - 模型评价：相比传统BARRA风格因子，短周期量价风险因子在单因子维度表现出更强的解释能力，尤其在市场风险放大的行情中[40][42] --- 模型的回测效果 1. 中证500指数增强组合 - 超额收益：约束量价风险和无约束情况下均为16.9% - 跟踪误差：从5.5%下降到5.1% - 信息比率（IR）：从2.66提高到2.86 - 超额回撤：从7.3%下降到5.7%[70][71] 2. 中证1000指数增强组合 - 超额收益：从23.2%下降到22.1% - 跟踪误差：从6.1%下降到5.2% - 信息比率（IR）：从3.22提高到3.65 - 超额回撤：从9.0%下降到5.9%[73][76][77] 3. 沪深300指数增强组合 - 超额收益：从12.9%下降到10.8% - 跟踪误差：从5.2%下降到4.7% - 信息比率（IR）：从2.23下降到2.06 - 超额回撤：从5.4%下降到5.3%[79][80][81] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：短周期量价风险因子 - 因子构建思路：基于深度学习从量价数据中提取短周期风险特征，剥离alpha信息后用于风险刻画[2][40][48] - 因子具体构建过程： 1. 数据输入：6个基础数据集，包括日K线、分钟K线、日内收益分布、资金流、日间技术特征和日内技术指标，数据经过标准化和滚动窗口处理[22][23][24][25][26][27][28] 2. 网络结构：LSTM结合自注意力机制提取时序特征，GAT捕捉股票间截面关联，最终通过MLP输出风险因子[31][32][33][34] 3. 因子剥离alpha信息：通过二次训练分别提取alpha因子和风险因子，并对风险因子进行alpha中性化处理，最终得到纯粹的风险刻画[48][49] - 因子评价：短周期量价风险因子在单因子维度表现出更强的解释能力，尤其在市场风险放大的行情中[40][42] --- 因子的回测效果 1. 短周期量价风险因子 - IC均值： - kbar：-1.1% - kbar_m4：4.4% - moneyflow：-1.7% - intra_ret：1.3% - pv_factor：1.7% - intra_factor：-3.1% - long_Kbar：-0.4% - long_Kbar_m4：2.6%[41] - |IC|均值： - kbar：18.7% - kbar_m4：13.3% - moneyflow：12.9% - intra_ret：17.9% - pv_factor：18.5% - intra_factor：18.9% - long_Kbar：18.5% - long_Kbar_m4：17.1%[41] - 剥离alpha后IC均值： - kbar：0.8% - kbar_m4：1.8% - moneyflow：-0.3% - intra_ret：1.0% - pv_factor：1.1% - intra_factor：-1.1% - long_Kbar：-0.4% - long_Kbar_m4：0.7%[50] - 剥离alpha后|IC|均值： - kbar：16.8% - kbar_m4：7.8% - moneyflow：12.1% - intra_ret：16.5% - pv_factor：17.7% - intra_factor：18.0% - long_Kbar：17.2% - long_Kbar_m4：15.6%[50]