【东方金工·说深度】第12期：集成模型的应用

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核心观点

• 研究通过整合日频、日内、和Level-2三类量价特征，利用SVM、XGBoost、和Transformer模型，揭示了量价特征和未来收益率之间的底层关系。通过五分类标签的方式，使用预测概率加权生成最终的量价合成因子，强调了多时间维度数据和模型逻辑的重要性。

• 通过对多个模型（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和年化超额收益等指标都优于单一模型，表现出色，验证了多模型整合的有效性。

• SVM、XGBoost、和Transformer模型在不同特征数据上的表现各有优劣，集成模型充分利用了它们各自的特点。例如，XGBoost在多个数据集上的稳定性和预测能力最强，而Transformer在处理时间序列数据方面表现突出，SVM则在某些特定市场环境下表现优异。集成模型通过结合这些不同逻辑模型的预测，提升了整体的鲁棒性和准确性。

风险提示

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

• 极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。

说明：

本订阅号资料基于东方证券股份有限公司已发布证券研究报告制作。

证券研究报告：《集成模型在量价特征中的应用——因子选股系列研究之九十三》

发布日期：2023年6月30日

分析师：杨怡玲 执业证书编号：S0860523040002

分析师：薛耕 执业证书编号：S0860523080007

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