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文档摘要

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机器学习在多因子模型优化中的应用

一、引言

在量化投资领域，多因子模型始终是资产定价与收益预测的核心工具。它通过挖掘影响资产价格的关键驱动因素（即“因子”），构建数学模型来解释和预测市场行为。传统多因子模型基于经济学理论与统计方法，在历史数据中验证因子有效性后，通过线性组合加权形成预测框架，曾长期主导量化投资实践。然而，随着市场复杂度提升、数据维度爆炸式增长，传统模型的线性假设、静态权重分配、因子交互处理不足等问题逐渐显现，优化需求日益迫切。

机器学习技术的兴起为多因子模型突破瓶颈提供了新路径。其强大的非线性拟合能力、自动特征挖掘机制及动态适应能力，恰好能弥补传统模型的短板。从因子生成到模型训