高智威 金融工程 金工定期 ALPHA掘金系列之二十四：基GFLOWNET和ALPHAEVAL的分钟频因子挖掘筛选框架

摘要

本报告详细介绍了基于GFlowNet和AlphaEval的分钟频因子挖掘与筛选框架。 GFlowNet作为由Yoshua Bengio团队提出的新型生成模型，旨在挖掘一群优秀的多元化公式，极其契合多因子选股模型对低相关性、高多样性Alpha池子的诉求。 在日频数据挖掘中，基于原始日频K线筛选出符合条件的因子99个，IC均值中位数达4.43%，多头年化超额中位数为5.23%；基于日频K线衍生特征和分钟聚合特征分别挖掘出159个和56个因子。 针对分钟频数据计算的内存瓶颈，报告引入MemMap机制构建快速计算框架，并据此筛选出分钟频因子32个，IC均值中位数达3.19%。 随后，AlphaEval从预测能力、时序稳定性等五个维度对1134个待选因子进行筛选，通过DPP方式选出800个因子，以LGBM模型合成后效果最优。 将筛选后的因子与现有AI模型融合，在沪深300、中证500和中证1000三个宽基指数上均实现了稳定的正超额收益，其中沪深300和中证1000指数增强今年以来截至5月底的超额收益分别达到7.01%和5.93%。

主要观点

• GFlowNet致力于挖掘多元化的低相关性公式，解决了强化学习模式崩溃和遗传规划搜索效率低的问题，非常契合构建Alpha池的需求。

• 基于原始日频K线共筛选出99个符合条件的因子，单因子表现良好，IC均值的中位数达到4.43%，多头年化超额的中位数为5.23%。

• 通过引入MemMap机制和构建日内block与日频tree两段并行的计算框架，有效解决了分钟频数据快速计算面临的内存瓶颈。

• 基于分钟频特征共筛选出32个符合条件的因子，IC均值的中位数达到3.19%，多头年化超额的中位数为4.21%。

• AlphaEval从预测能力、时序稳定性、扰动鲁棒性、金融逻辑性、多样性五个角度对因子进行筛选，在1134个待选因子中利用DPP方式筛出800个因子并以LGBM合成效果最优。

• 在多维筛选中，PPS预测能力筛选和金融逻辑性筛选对收益提升不明显，但RRE秩稳定性筛选能够有效降低因子换手率。

• 将筛选后的因子与现有AI模型融合构建指数增强策略，在沪深300、中证500和中证1000上均实现了稳定的正超额收益。

• 沪深300与中证1000指数增强策略表现较好，今年以来截至5月底的超额收益分别达到7.01%和5.93%。

论述逻辑

• 采用GFlowNet模型生成低相关性、高多样性的量价公式，在日频和分钟频数据上进行大规模因子挖掘。

• 针对分钟数据内存瓶颈，构建基于MemMap和LRU持久化block cache的计算框架，实现分钟频因子的快速挖掘与测算。

• 汇总不同来源的1134个待选因子，使用AlphaEval框架内的DPP方法进行多样性筛选，保留800个因子并用LGBM模型合成最优。

• 将最终合成的因子注入现有AI模型构建宽基指数增强策略，通过各指数的回测超额数据验证了该挖掘筛选框架的有效性。

关键展望

• 政策和市场环境发生变化时，基于历史数据建模的模型存在时效失效的风险。

• 策略基于历史假设回测，若交易成本提高或其他条件改变，可能导致收益下降甚至亏损。

推荐标的

• 报告未明确给出具体的推荐股票标的，而是将筛选后的因子与现有AI模型融合，构建并验证了沪深300、中证500和中证1000指数增强策略。