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文档摘要

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机器学习在多因子模型中的非线性建模

引言

多因子模型作为量化分析领域的核心工具，广泛应用于金融资产定价、经济趋势预测、用户行为分析等场景。其核心思想是通过挖掘多个解释变量（因子）与目标变量（如资产收益率、消费指数）之间的关联关系，构建预测或解释模型。传统多因子模型长期以线性回归为基础，依赖“因子与目标变量呈线性关系”“因子间无显著交互”等假设，在数据结构相对简单、变量关系明确的早期场景中表现稳定。然而，随着大数据技术的普及，实际应用中的因子维度激增（从几十个扩展到成百上千个），变量间的非线性交互（如A因子在B因子高位时对目标的影响翻倍）、非对称关系（如因子C的正向变化与负向变化对目标的影响差异