目录

引言 3

mHC的理论框架：从双随机矩阵到深度网络 5

超连接（Hyper-Connections）的拓扑结构 5

流形约束与非负映射 5

参数初始化与冷启动策略 6

Barra模型机器学习因子 7

长期风险模型构建与残差收益剥离 10

机器学习模型滚动训练 11

多周期预测信号合成 11

因子正交化处理 12

纯因子收益率计算与检验 12

机器学习因子的表现 12

mHC架构的改造方案 12

动态路由机制：多流交互与非线性映射 13

流形约束：Sinkhorn-Knopp投影与双随机矩阵 13

深度堆叠：从浅层