Alpha掘金系列之二十四：基于GFlowNet和AlphaEval的分鐘頻因子挖掘篩選框架.pdf
- 上傳者：每***
- 時間：2026/07/10
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本文提出了一種基于GFlowNet和AlphaEval的分鐘頻因子挖掘篩選框架。首先回顧了GFlowNet原理，指出其通過建模圖網絡中的“水流”過程，旨在挖掘多元化、低相關性的Alpha因子池，克服了強化學習的模式崩潰和遺傳規劃的搜索效率低下問題。在日頻數據挖掘中，基于原始K線、衍生特征及分鐘聚合特征挖掘出大量因子，IC均值中位數較高，且因子相關性低、復雜度可控。針對分鐘頻數據內存瓶頸，引入MemMap機制和分塊并行計算框架，實現了高效計算，并驗證了分鐘頻信號對日頻信號的增量價值。在因子篩選階段，采用AlphaEval框架從多樣性、預測能力、秩穩定性等維度進行篩選，通過DPP方法篩選出低冗余因子集，并利用LGBM模型合成。最終，將篩選后的因子與現有AI模型融合，在滬深300、中證500和中證1000指數增強策略中實現了穩定的正超額收益，驗證了該框架的有效性。
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