量化專題報(bào)告：因子布陣手冊(cè)，從“盲打”到“精準(zhǔn)”的分域選股實(shí)戰(zhàn).pdf
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本文構(gòu)建了一套從分域檢驗(yàn)、分域生成到分域應(yīng)用的完整量化選股框架，旨在解決因子收益在橫截面層面的結(jié)構(gòu)性分化問(wèn)題。首先，提出“置換檢驗(yàn)+BH校正”的因子分域異質(zhì)性檢驗(yàn)框架，通過(guò)隨機(jī)打亂域標(biāo)簽構(gòu)造零分布，客觀量化分域方式的有效性，并引入匹配關(guān)系穩(wěn)定性檢驗(yàn)篩選高置信度因子。其次，對(duì)比傳統(tǒng)慢分域與基于行為偏差的DS快分域，指出傳統(tǒng)分域存在頻率錯(cuò)配和目標(biāo)缺失缺陷。DS快變量分域以量?jī)r(jià)偏離度為依據(jù)，覆蓋度達(dá)63.3%；監(jiān)督學(xué)習(xí)分域以定價(jià)誤差為目標(biāo)標(biāo)簽，利用XGBoost模型實(shí)現(xiàn)高達(dá)97.5%的異質(zhì)性覆蓋度，且匹配穩(wěn)定性極高。最后，提出“取消域內(nèi)二次標(biāo)準(zhǔn)化+疊加域Alpha動(dòng)量信號(hào)”的兩步法，解決域內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化抹平跨域配置能力的問(wèn)題。實(shí)證顯示，改進(jìn)后的分域模型在中證500和中證1000增強(qiáng)策略中，年化超額收益分別提升至8.8%和11.4%，信息比顯著改善，證明了分域選股在提升策略效能方面的核心價(jià)值。
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