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金融工程行业研究报告：结合基本面和量价特征的GRU模型。GRU 模型用于量价信息挖掘的能力被广泛验证，本文通过构建中 证1000超额组合的方式验证GRU模型对财务信息的挖掘能力。从结 果上看，GRU模型可以同时结合量价信息与财务信息的挖掘，财务信 息的高频化处理对模型结果有一定提升。模型最终表现受输入信息对 预测目标的预测能力影响，财务信息对未来收益的预测能力在2022 年之前较为显著，而2023年后纯量价模型表现更好，适量加入财务 信息有助于改善GRU模型的稳定性。

GRU模型基准

基于股票过去240日行情训练的基准模型，模型构建的中证1000 指数增强组合综合超额年化收益8.75%，信息比率2.25，超额最大回 撤4.71%。

财务信息引入

在基准模型输入的行情序列中简单拼接财务信息向量，会导致模 型的最终表现变弱。基于财务指标TTM值能够以季度增速稳定增长的 假设对财务信息进行日频化处理，再将处理后的财务向量拼接到输入 矩阵能显著改善模型表现。

引入适量的财务信息有助于提升基准模型整体表现。加入财务信 息后的GRU模型相对于基准模型在2022年之前的表现提升较为明 显，2023年之后提升较弱甚至负提升，这种现象随着财务向量的增加 而更为显著。

混频模型

基于股票过去240日信息预测未来一个月收益率的GRU模型，与 基于股票日内240分钟信息预测未来1-5日收益率的GRU相关性较 低，叠加后显著提升模型表现。

barra5d 模型叠加日行情GRU模型后能显著改善2024年10月以 后表现，加入基本面信息后模型的改善更加稳定，每一年的超额表现 更为均匀。

最终barra5d+日行情+精简基本面的GRU模型的中证1000超额 组合综合超额年化收益11.82%，信息比率2.39，超额最大回撤 5.70%。

运用barra5d+日行情+精简基本面 GRU 构建沪深 300、中证 A500、中证500 以及科创综指增强组合，综合超额年化收益分别为 5.70%、5.71%、6.46%以及 6.28%。