【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用

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核(hé)心观(guān)点

• 研究通过整合日频、日内、和(hé)Level-2三类(lèi)量(liàng)价特(tè)征(zhēng)，利用SVM、XGBoost、和Transformer模(mó)型
  ，揭示了量价特征和未来收益(yì)率(lǜ)之间的底层关(guān)系。通(tōng)过五分类(lèi)标签的方式，使用预测(cè)概率加权生成最终的量价合成因(yīn)子，强(qiáng)调了多时间(jiān)维度数据和模型逻辑的重要性。

• 通过对多个(gè)模(mó)型(xíng)（SVM、XGBoost、Transformer）的(de)集成，可以(yǐ)大幅提升预测准确性和稳定性。在三个特征集(jí)的测(cè)试中，集成模型的RankIC和年(nián)化超额收益等指标都优于(yú)单一模型，表现出色(sè)，验证了(le)多模型整合的有效(xiào)性。

• SVM、XGBoost、和Transformer模型在不同特征数据上的表(biǎo)现各有(yǒu)优劣，集成(chéng)模型充分(fēn)利(lì)用了它们各(gè)自(zì)的特点(diǎn)。例如，XGBoost在(zài)多个数据集上的稳定性(xìng)和预测能力最强，而Transformer在处 理时间序列数 据方(fāng)面(miàn)表现突出，SVM则(zé)在某些特定市(shì)场环境下表现优异。集成模型通过结合这些不同逻辑模(mó)型的预测，提升了整(zhěng)体的鲁棒性和准确性。

风险提示(shì)

• 量化模型基于(yú)历
  史(shǐ)数据分析，未来存在失(shī)效风险(xiǎn)，建议投(tóu)资者(zhě)紧密跟踪模型表现。

• 极端(duān)市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益(yì)亏损。

说明：

本订阅(yuè)号资料基于东方(fāng)证券股份有(yǒu)限(xiàn)公司已发(fā)布证券研究报告制作。

证券研究报告：《集成模型在量(liàng)价特征中的应用——因子选股系列(liè)研究之(zhī)九十三(sān)》

发
布日期：2023年(nián)6月30日

分析师：杨怡玲 执业证书(shū)编号：S0860523040002

分析师(shī)：薛耕 执业证书编号：S0860523080007

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