深度学习因子与手工收益因子的结合 - 通过将收益因子加入深度学习模型的正交层，可以生成与现有收益因子低相关但选股效果良好的深度学习因子，便于后续人工调整因子权重 [1] - 深度学习模型的黑盒特性在市场剧烈风格转换时难以人工干预，正交层的设计可降低深度因子与手工收益因子的多重共线性问题 [1] 正交层设计的效果验证 - 无论使用Rank MAE还是IC作为损失函数，加入高频/低频量价收益因子的正交层后，深度因子仍保持0.02以上的IC和6以上的IC IR，全市场选股效果显著 [2] - 深度因子与手工收益因子结合构建的多因子组合在全市场多头组合中表现明显改善，但指数增强组合的提升效果存在波动 [2] 多粒度因子与深度因子的协同作用 - 正交层加入收益因子后，深度因子与多粒度因子的相关性低于0.01（高频数据输入），两者结合可显著提升全市场纯多头组合表现 [2] - 深度学习因子对中、大市值股票收益预测能力有限，导致其在指数增强组合中的改善效果不明显 [2]