深度专题125：“逐鹿”Alpha 专题报告--基于领域知识生成的基本面因子挖掘框架
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核心结论
由于因子空间过大，传统的因子挖掘方法无法有效搜索整个空间寻找最优解。
本文我们利用遗传规划算法生成领域知识，再结合枚举法批量生成因子，对因子进行检验，能够高效的挖掘效果稳定的因子。
遗传规划算法是一类启发式算法，将因子作为个体构建种群，种群中的个体不断发生交叉变异以及个体变异，使得种群内个体的适应度不断提高，从而批量生成有效因子。基于不同的随机种子运行遗传规划算法，可以得到性质不同的种群。
在构建个体时，采用基本的财务报表数据以及成熟的财务因子，且对数据进行量纲化处理，最终构建的个体要求为无量纲因子。
采用因子20日IC作为个体适应度标准，为了提高因子挖掘的效率，每10日采样一次。训练集样本从2010年至2019年共计10年数据。
对生成的优秀个体进行剪枝操作，剔除冗余结构，进一步分析他们的基因结构，得到优秀个体的基因以及结构共性，其中基本面因子共有5种结构，15个基因组，其中利润增长、盈利质量（ROA、ROE、销售费用/营收）以及两者之间的复合结构基因占比较高。估值因子共4种结构，15个基因组，其中PE类指标基因占比较高，E端需要用现金流量指标进行修正
将这些领域知识再结合枚举法，基于有效结构以及筛选的基因组，生成所有可能的因子，对这些因子进行因子检验以及相关性分析。最终筛选出效果较好以及相关性较低的基本面及估值因子。
风险分析
本报告中所有数据结果是基于历史统计结果的展示，未来有可能发生风格切换导致因子失效的风险。模型运行存在一定的随机性，初始化随机数种子会对结果产生影响，单次运行结果可能会有一定偏差。历史数据的区间选择会对结果产生一定的影响。模型参数的不同会影响最终结果。模型对计算资源要求较高，运算量不足会导致结果存在一定的欠拟合风险。本文所有模型结果均来自历史数据，模型存在统计误差，不保证模型未来的有效性，对投资不构成任何建议。
证券研究报告名称：《“逐鹿”Alpha 专题报告（十五）——基于领域知识生成的基本面因子挖掘框架》
对外发布时间：2023年7月23日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：丁鲁明 执业证书编号：S1440515020001
王超 执业证书编号：S1440522120002
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本篇文章来源于微信公众号: 鲁明量化全视角
