GRU网络在风格自适应中的创新与应用.pdf

上传者：楚**
时间：2023/12/05
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GRU网络在风格自适应中的创新与应用。A 股市场的风格轮动长期以来是投资者关注的重点。我们将 A 股市场的风格细分为：大盘成长、大盘质量、大盘价值、小盘成长、小盘质量、小盘价值。近年来 A 股市场走势分为两个阶段：2018 年底至 2021 年初，市场主导风格为大盘质量和大盘成长；21 年之后，小盘成长和小盘价值成为主流，特别是小盘价值表现尤为突出。本文旨在探讨如何运用 GRU 网络对这六大风格进行有效整合，实现风格自适应的研究目标。

GRU 三因子测试对比对 GRU 网络不同训练方式生成因子的测试对比发现，无论是原始因子还是中性化后的因子，GRU_50 等权因子在全 A 范围内的测试效果更为显著。原始 GRU_50 等权因子在单因子 IC 均值达到 9.9%，中位数为 9.5%，年化 IC_IR 为 7.13。此外，其多头组的年化收益率为 32.93%，最大回撤为 21.78%。对比不同宽基指数上的测试结果，GRU_50 等权因子和 GRU_集成因子在沪深 300 指数上均表现出色；GRU_集成因子在中证 500 上测试效果更佳，而 GRU_50 等权因子在中证 1000 上表现最佳。对比这三个因子在宽基指数上多头组的年度收益，GRU_50 等权因子在 2021 年前整体表现更佳，而 21 年后 GRU_集成因子的效果最为显著。

风格基准池中测试在风格基准池中对比三个因子的测试结果，GRU_集成因子的表现最为优越。其单因子 IC 均值为 8%，中位数为 7.4%，多头分组的夏普比率也在三者中最为突出。因此，我们采用 GRU_集成因子在基准池中进行每期选股，策略自 2018 年以来的年化收益率为 15.2%，最大回撤为 23.4%，换手率达 42 倍。历史数据显示，该策略稳定地超越基准及沪深 300、中证 1000、中证 500 指数。