多因子系列之二：Alpha因子高维度与非线性问题~基于Lasso的收益预测模型-190220(21页)

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摘要：

请仔细阅读本报告末页声明证券研究报告|金融工程研究2019年02月20日量化专题报告多因子系列之二：Alpha因子高维度与非线性问题——基于Lasso的收益预测模型Alpha预测时面临两个重要的问题：高维度问题和非线性问题。高维度问题指目前已知的Alpha因子个数有成百上千个，我们该如何选择有效的因子并且进行预测呢？非线性问题指因子和收益之间的关系并不是呈严格线性的，我们如何捕捉这一非线性关系呢？本报告使用基于Lasso的模型，尝试解决这两个问题。传统模型无法应对上述问题。常用的Alpha模型有等权、ICIR加权、最大化复合ICIR等。通常的做法是先进行单因子筛选，再基于逻辑小类合成大类，最后...

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