雙軌最優傳輸分布糾偏與對抗生成式因子挖掘模型.pdf
- 上傳者：v*****
- 時間：2026/06/17
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本報告針對深度學習因子挖掘中傳統IC損失僅關注排序而忽略分布形態、以及Transformer潛空間表征易漂移的問題，提出了一套基于最優傳輸與對抗生成學習的因子挖掘框架。報告首先構建了全局分布對齊模型（GDA），引入切片Wasserstein距離約束預測分布與真實收益的幾何差異；隨后提出非平衡輸出對齊模型（UOA），通過KL松弛與Top-K增強實現多頭偏心傳輸，并引入條件狀態感知機制；接著設計雙軌Sinkhorn網絡（DTSN），在潛空間引入歷史牛股模板錨定，提升因子穩定性；最終構建雙軌對抗挖掘網絡（DTAN），利用WGAN-GP判別器替代固定度量，實現分布差異的自適應學習。實證結果顯示，DTAN模型在因子IC、多頭組合年化收益及最大回撤控制上均表現最優。基于DTAN構建的滬深300、中證1000及國證2000指數增強策略均獲得了顯著的年化超額收益，驗證了該框架在實戰中的有效性。
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