【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用

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核心(xīn)观点

• 研究通过
  整合日频、日内、和Level-2三类量价(jià)特征，利(lì)用SVM、XGBoost、和Transformer模型，揭示了 量价特征和未来收益率之间的底层(céng)关系。通过五分类标签的方式，使用预测概(gài)率加(jiā)权(quán)生(shēng)成最终的量 价合成(chéng)因子(zi)，强调了多(duō)时(shí)间维 度(dù)数据和模型逻辑的(de)重要性。

• 通(tōng)过(guò)对多个模型(xíng)（SVM、XGBoost、Transformer）的集成，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RankIC和年化超额收益等(děng)指(zhǐ)标都优于(yú)单一模型，表(biǎo)现出色，验证了多模型(xíng)整合的有效性。

• SVM、XGBoost、和Transformer模型在不同特征数据上的表现各有优劣，集成模型充分利(lì)用了它们各自的特点。例如，XGBoost在多个数据集上的稳(wěn)定性和预测能力最强，而Transformer在处理时间序列数据方面表现(xiàn)突出，SVM则在某(mǒu)些特定市场(chǎng)环(huán)境下表现优异(yì)。集成模型通过结(jié)合这些
  不同逻辑模(mó)型的预测，提升了整(zhěng)体(tǐ)的鲁
  棒性和(hé)准确性。

风险提示

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

• 极端市场环(huán)境可能对模型效
  果(guǒ)造成剧烈冲击，导致收(shōu)益亏损。

说明：

本订阅号资(zī)料(liào)基 于东方证券股份(fèn)有限公司已发布证券研究报告(gào)制作。

证券研究报告：《集成模型在量(liàng)价特征中(zhōng)的(de)应用——因子选股系(xì)列(liè)研究之九十三》

发布(bù)日期：2023年6月30日

分析师：杨怡(yí)玲 执业(yè)证书编号：S0860523040002

分(fēn)析师：薛耕 执业证书编号：S0860523080007

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