【东方金工·说深 度】第12期：集成模型的应用

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核心(xīn)观(guān)点(diǎn)

• 研究通(tōng)过整合日(rì)频、日(rì)内、和(hé)Level-2三类量价(jià)特征，利用SVM、XGBoost、和Transformer模型，揭示了(le)量价特征和未来收益率之(zhī)间的底层关系。通过五分类(lèi)标签的方式，使用预测(cè)概率(lǜ)加权生成最终的量价合(hé)成因子，强调了多时间维度数据和模型逻辑的重(zhòng)要性。

• 通过对多个模(mó)型(xíng)（SVM、XGBoost、Transformer）的集成，可(kě)以(yǐ)大幅 提升预测准确性和稳定性。在三【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用个特(tè)征集的测试中，集
  成模型的RankIC和年化超额收益等指标都优于单一模型，表现出色，验证了多模型整合(hé)的有效性。

• SVM、XGBoost、和Transformer模型(xíng)在不(bù)同特征数据上的(de)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(zài)多个数据集上的稳定性和预测能力最强，而Transformer在处理 时间(jiān)序列数据方面表 现突出(chū)，SVM则在某些特定市场环境下表现优(yōu)异。集成模型通过(guò)结(jié)合这些不同逻辑模型的预测，提升了(le)整体的鲁棒性(xìng)和准确性。

风险提示(shì)

• 量化模型基于(yú)历史数据分析(xī)，未来存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模(mó)型表现。

• 极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收(shōu)益亏损。

说明：

本订阅号资料基于东方(fāng)证(zhèng)券股份有限公司已发布证券研究报告制作。

证券研(yán)究报(bào)告：《集成模型在量(liàng)价特征中的应用——因子选(xuǎn)股系列研究之九十(shí)三》

发(fā)布日期：2023年6月30日(rì)

分析师(shī)：杨怡玲 执业证(zhèng)书编号：S0860523040002

分析师：薛耕 执业证书编号：S0860523080007

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