广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 陈原文 SAC: S0260517080003 chenyuanwen@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 王小康 SAC: S0260525020002 wangxiaokang@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 公式化因子挖掘与AlphaForge框架介绍 ： 各类神经网络模型作为一种编码方案，能较好预测未来一段时间股票截面收益率的差异。而构造更多的公式化 特征作为模型输入也是比较重要的环节，从理论上具有丰富模型输入，代替一部分编码器职能的效果。传统的框架包括遗传规划、OpenFE等，均无法实 现具有方向性的优化迭代，而AlphaGen虽然通过将因子表现作为奖励不断优化生成动作，但依然存在超参数敏感、容易过拟合的情况。AlphaForge通过创 新性的框架设计，一定程度上解决了上述问题。 基于AlphaForge的因子挖掘 ： 该框架首先通过设计若干算子、回看天数和基础特征得到潜在的因子库。因子会依次经过生成器和预测器完成训 练，其中预测器的主 ...