基于遗传规划的股票因子挖掘与实证研究

基于遗传规划的股票因子挖掘与实证研究

研究了遗传规划（Genetic Programming）技术在股票因子挖掘中的应用。遗传规划作为一种模拟生物进化过程的算法，能够自动构建和优化数学公式，以发现潜在的股票收益预测因子。

研究对遗传规划 Python 库 gplearn 进行了深度定制和改进，包括：

• 扩展函数集，以适应股票因子构建的需求。
• 优化关键参数设置，提高算法效率。
• 引入并行计算技术，加速因子挖掘过程。

研究以全 A 股市场数据为样本，以个股未来 20 个交易日的收益率作为预测目标，成功挖掘出 6 个具有显著预测能力的因子。这些因子在控制行业、市值、动量等常见因素后，依然表现出稳定的 RankIC，表明其具有独立的预测能力。此外，这些因子之间的相关性较低，显示出遗传规划在发现非线性和复杂关系方面的优势。

研究结果表明，遗传规划是一种有效的股票因子挖掘工具，可以为投资者提供新的量化投资策略。但同时也应注意，基于历史数据挖掘的因子可能存在未来失效的风险，复杂因子的可解释性也需要谨慎评估。

未来研究方向

• 将遗传规划与其他机器学习方法相结合，进一步提高因子挖掘的效率和效果。
• 探索更有效的因子评估和筛选方法，以降低因子的失效风险。
• 将遗传规划应用于其他金融市场和资产类别，例如期货、债券等。