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金工深度研究：ANS，让优化器学会远离噪声交易。

人工智能系列之 90：融合行为金融学思想的 ANS 对抗噪声交易优化器

本研究提出了 ANS（Adverse-NoiSe）对抗噪声交易优化器，该优化器将行 为金融学融入组合优化过程中，通过三阶段优化，完成基于对抗机制的组合 优化决策。ANS 优化器可作为一个“即插即用”的灵活组件，作用于任意 Alpha 因子之上，替代传统的优化求解过程。我们基于 ANS 构建指数增强 组合，实证结果表明，相较于传统组合优化器，ANS 可以带来较为稳定的 效果提升。在回测区间 2018-03 至 2025-04 内，GRU+ANS 优化器相较于 GRU+传统优化器在中证 500 组合上的年化超额收益提升 2.44 pct，在中证 1000 组合上的年化超额收益提升 1.67 pct。

ANS 三阶段优化：远离噪声交易行为

累积前景理论是行为金融学中的经典模型，往往用于描述人们受到损失厌 恶、参照依赖和概率权重等因素影响而做出的非理性决策。基于累积前景理 论构建的非理性因子，Top 层在全 A 市场上收益率达到-7.77%。因此，远 离噪声交易行为在直觉上可以提升策略表现。ANS 优化器通过三阶段优化， 结合外部组合优化器和极小极大优化器，依次输出原始投资组合权重、非理 性投资组合权重、对抗投资组合权重与理性投资组合权重。该优化器保留了 传统组合优化的优势，通过巧妙的多任务目标函数设计，实现了权重自适应 调整，以远离噪声交易行为。

ANS 优化器即插即用，稳定提升指数增强组合表现

作为一个即插即用的优化器，ANS 可适配任意的上游 Alpha 预测因子。基 于 ANS 优化器构建的指增策略相比于传统投资组合优化模型效果提升显 著。以 GRU 因子为例，在回测区间 2018-03 至 2025-04 内， ANS 优化器 相较于传统优化器在中证 500 组合上的年化超额收益由 8.56%提升到 11.00%，超额最大回撤由 13.40%降低至 9.84%，信息比率由 1.28 提升至 1.74；在中证 1000 组合上年化超额收益由 16.59%提升到 18.26%，超额最 大回撤由 12.88%降低至 10.36%，信息比率由 2.17 提升至 2.43。