【国盛金工】量化专题：基于深度学习的指数增强策略
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摘要
前两者基于逻辑驱动，依托于投资人对于财务、宏观风格的深入理解，我们曾做过深入覆盖。而量价+AI基于数据驱动，从模型层面捕捉市场短期的定价不充分，我们在本篇报告中展开初步探索。
深度学习模型与特征构建
通过调整超参数选取、label构建、数据预处理方式等精进单一模型；
对同一数据集根据不同模型训练，堆叠多模型的输出；
对同一模型构建差异化数据集输入，堆叠多数据集的输出；
深度学习选股因子
通过构建6个不同的数据集，我们训练了6个深度学习指标，综合6个指标后的深度学习因子绩效良好。2017年以来多空年化收益100.8%，多头超额收益38.2%，因子周度IC均值12.7%，ICIR达到1.23。
基于深度学习模型的指数增强策略
1. 中证500指数增强组合2017年以来，组合年化收益15.4%，超额中证500指数17.1%，跟踪误差5.7%，信息比率2.84。
2. 中证1000指数增强组合2017年以来，组合年化收益19.4%，超额中证1000指数24.6%，跟踪误差5.7%，信息比率4.04。
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低频因子模型的挑战
基本面因子是低频多因子模型的重要alpha来源，然而我们发现2021年开始业绩类因子普遍出现大规模的回撤。其中盈利、成长、预期调升类因子失效最为明显，多头回撤显著，这种现象在中证800指数成分股中更为强烈。
因此，我们相信长期而言业绩类因子终将回归，那么短期我们可以做些什么应对？
关于业绩类因子的失效，我们曾经提出过三个维度的应对方案：深入基本面：在基本面数据中挖掘仍未失效的alpha；
拥抱beta：在组合维度应用行业轮动、主动量化等策略；
量价+AI: 提高换手，运用机器学习、深度学习捕捉短期的量价信息；
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深度学习模型与特征构建
基于多因子模型的框架，我们通常构建因子预测股票截面收益，进而通过组合优化得到股票持仓，在此机器学习/深度学习与传统框架契合。
传统选股因子来源于手工构建的基本面或者交易指标等，而机器学习/深度学习算法则能自动化搜索挖掘有效信号。区别于基本面特征更多的基于逻辑驱动，对于量价特征我们可以利用各类算法基于数据驱动挖掘增量信息。
对于“数据->特征->因子”模式，通常数据源最为关键，其次是特征设计，模型的重要性则要弱于前两者。完成数据准备和特征构建后，遗传规划、神经网络等经典算法可以帮助我们挖掘一些有效信号。
金融数据具有明显的时序特征，深度学习模型中的RNN模型，在基于时序信息建模中表现出优异效果，RNN模型的基本结构如下：
输入：
，T为序列长度，
，m为特征数，；
隐藏层：
输出层：
损失函数：
用loss
由于RNN面对长序列数据存在梯度消失等缺陷，因此在RNN基础上衍生出了LSTM、GRU等模型。本文以LSTM为例，探索深度学习模型对于股票时序数据中的alpha信息捕捉。
首先，以往我们在线性模型中的输入特征向量通常为因子截面
模型经过计算之后得到股票收益预测/因子得分f(x)。
此外，近年来transformer在自然语言学习等领域展现出良好表现，其核心在于注意力机制的引入。因此，在LSTM基础上，我们在隐藏层后设计了一个简易自注意力机制。
假设hidden
利用score作为最终的因子值，以上则为本文所设计的模型结构。
最后，具体训练模型时，考虑到模型输出信号的可交易性，我们以股票T+1至T+11的vwap价格计算的收益率为预测目标：
1. 模型每年滚动训练，在每年年初以股票过去8年的历史数据为数据集，按照时间先后，拆分后10%数据作为验证集，其余为训练集；
2. 我们假设在不同日期的股票样本是有差异的，即训练时每个batch的input为T日所有股票样本；
3. 预测目标label为股票收益率对行业、市值回归之后的残差zscore值；
4. 损失函数loss定义为pred与label之间的pearson correlation；
5. 采取early stop机制防止训练过拟合，验证集loss多次不下降时停止训练，返回验证效果最好的参数组合；
而对于模型绩效的提升，一般通过几个维度展开：
1. 通过调整超参数选取、label构建、数据预处理方式等精进单一模型；
2. 对同一数据集根据不同模型训练，堆叠多模型的输出；
3. 对同一模型构建差异化数据集输入，堆叠多数据集的输出；
本文将探索第三个维度，尝试构建不同数据集提取不同是alpha信息。我们基于端到端建模最常使用的是股票的日行情数据，日级别的价格和成交额、量等信息。
微观角度看，日行情特征集合是股票高频逐笔交易数据根据成交的价/量信息降频后衍生出的日频特征。按照这个思路，我们可以把特征工程建立在从高频数据中降频生成类似的特征集合。
日/周/分钟频率行情数据集合：价格的开、高、低、收、成交额/量等。
资金流特征集合：逐笔成交数据根据订单的金额大小拆分，衍生得到日频率资金流特征：特大、大、中、小单买入/卖出金额。
日内收益特征集合：日内数据按照30分钟窗口拆分，可以得到区间收益的开高低收分布：开盘收益率，早盘收益率、尾盘收益率、最高收益率、最低收益率、平均收益率。
由于训练具有随机性，不同随机数种子训练出的模型结果存在差异。分析表明，相同模型下堆叠不同随机数种子训练出的结果可以提升模型绩效。
但是，受限于算力限制，本文所有结果均在CPU上训练、推理，因此我们只展示根据单一随机数种子训练的结果。
因子检验时，我们计算T日因子对于T+1至T+6日vwap价格计算的收益的预测能力，即检验因子对于周度窗口的预测有效性，并展示因子20分组多头的扣费前超额收益。
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深度学习选股因子
3.1 低频行情数据集
数据集：
股票日行情bar_daily
数据特征：
开盘价、最高价、最低价、收盘价、均价、5/10/20日均线、成交量、成交额；
数据预处理：
数据滚动30日窗口取数据构建数据集，数据序列长度为30；
价格数据先除以最新收盘价标准化，而后整体在面板上zscore；
成交量/额数据除以序列均值标准化，而后单独在面板上取zscore；
日线因子bar_daily
周线因子bar_weekly
3.2 日内行情数据集
数据集：
股票日内行bar_minutely、日内收益分布intra_return:
数据特征：
bar_minutely：开盘价、最高价、最低价、收盘价、均价、成交量、成交额；
intra_return：股票日开盘收益率、早盘30分钟收益率、日内最高收益率、日内最低收益率、尾盘30分钟收益率、日内平均收益率；
数据预处理：
30分钟K线滚动5日窗口取数据构建数据集，数据序列长度为40，价格和成交量数据特征标准化方式与3.1中一致；
intra_return数据集中6个收益率特征一起面板上zscore；
分钟线因子bar_minutely在2017年以来多空年化收益84.9%，多头超额收益28.3%，因子IC均值10.7%，IC周度胜率为88.2%，ICIR为1.13。
日内收益分布因子intra_return在2017年以来多空年化收益80.6%，多头超额收益25.6%，因子IC均值10.3%，IC周度胜率为86.7%，ICIR为1.10。
3.3 其他衍生数据集合
数据集：
资金流数据集合money_flow
数据特征：
money_flow：特大单、大单、中单、小单买入/卖出金额；
pv_factor：日收益率、开盘收益率、换手率、非流动冲击、振幅、3/5日收益率、3/5日波动率、日内波动率等11个日频特征；
数据预处理
将各类型金额除以当日成交总额标得到比例值；
数据滚动30日窗口取数据构建数据集，数据序列长度为30；
资金流数据集中8个资金流比例特征在面板上标准化；
衍生因子数据集中各个指标单独在面板标准化；
资金流因子money_flow
量价因子衍生数据集因子
3.4 综合因子nn_score
根据前文，我们根据6个不同数据集基于LSTM模型训练了6个因子。下图展示了这6个因子之间相关性的矩阵图。
整体而言，6个因子间存在较明显的截面相关性，基于量价信息衍生出的各数据集因子相关性均在50%左右，而资金流因子与其他因子相关性较低，平均相关性在30%以下。
通常我们会基于xgboost、lightgbm等树模型进一步拟合因子之间的非线性信息，得到综合打分。但考虑到我们目前因子数据较少，我们直接将6个因子等权线性相加，得到综合深度学习因子nn_score。
固定5天为预测窗口，分别计算T日因子在T+1至T+20日买入的绩效，因子选股能力随着滞后期增加而衰减，滞后期在10天附近因子ic衰减一半，在滞后20日后衰减至约25%水平。深度学习因子alpha的衰减速度并不快，也正因此随着预测窗口增加ic反而出现进一步提升。
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基于深度学习模型的指数增强策略
基于综合因子
4.1 中证500指数增强
具体的，对于中证500指数，风险维度我们约束：
个股维度：个股权重偏离不超过0.8%；
行业偏离：中信一级行业权重偏离不超过2%；
风格偏离：SIZE、BTOP、GROWTH不超过0.3倍标准差；
成分股权重：指数成分股权重下限不低于80%；
中证500指数增强组合2017年以来，组合年化收益15.4%，超额中证500指数17.1%，跟踪误差5.7%，信息比率2.84，月度胜率为81.3%，年单边换手约10倍。
4.2 中证1000指数增强
同样的，对于中证1000指数，风险维度我们约束：
个股维度：个股权重偏离不超过0.5%；
行业偏离：中信一级行业权重偏离不超过2%；
风格偏离：SIZE、BTOP、GROWTH不超过0.2倍标准差；
成分股权重：指数成分股权重下限不低于80%；
中证1000指数增强组合2017年以来，组合年化收益19.4%，超额中证1000指数24.6%，跟踪误差5.7%，信息比率4.04，月度胜率为86.3%，年单边换手约10倍。
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总结
基本面因子是低频多因子模型的重要alpha来源，然而我们发现2021年以来业绩类因子出现普遍性的大面积回撤。对此，我们曾经提出过三个维度的应对方案：深入基本面、拥抱beta以及量价+AI。
前两者基于逻辑驱动，依托于投资人对于财务、宏观风格的深入理解，我们曾做过深入覆盖。而量价+AI基于数据驱动，从模型层面捕捉市场短期的定价不充分，我们在本篇报告中展开初步探索。
金融数据具有显著的时序关联性，而深度学习中RNN类模型对于时序数据的建模表现最为亮眼。我们认为模型绩效的提升可以从三个维度入手：
1. 通过调整超参数选取、label构建、数据预处理方式等精进单一模型；
2. 对同一数据集根据不同模型训练，堆叠多模型的输出；
3. 对同一模型构建差异化数据集输入，堆叠多数据集的输出；
基于RNN类模型中的LSTM，我们以第三个维度为切入点，希望通过构建差异化的数据集作为模型输入，捕捉具有增量性的信息。
通过构建6个不同的数据集，我们训练了6个深度学习指标，综合6个指标后的深度学习因子绩效良好。2017年以来多空年化收益100.8%，多头超额收益38.2%，因子IC均值12.7%，ICIR达到1.23。
基于深度学习因子我们构建周度调仓的中证500/1000指数增强组合:
1.中证500指数增强组合2017年以来，组合年化收益15.4%，超额中证500指数17.1%，跟踪误差5.7%，信息比率2.84。
2.中证1000指数增强组合2017年以来，组合年化收益19.4%，超额中证1000指数24.6%，跟踪误差5.7%，信息比率4.04。
风险提示：结论基于历史数据统计和模型推演，存在失效风险。
本文节选自国盛证券研究所于2023年11月6日发布的报告《
缪铃凯 S0680521120003 [email protected]
刘富兵 S0680518030007 [email protected]
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