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传统的Alpha模型往往单独挖掘每个因子，在挖掘过程中只关注每个因子自身的选股效力，忽略了单因子在应用中的组合需求。实际上我们更关注的是可以协同工作并产生综合效果的因子组合。

本文展示了一种新的因子组合挖掘框架，直接使用因子组合的表现来优化一个强化学习因子生成器，最终生成的是一组公式因子集合，这些因子协同使用具有较高的选股效力。这样做既能保留遗传规划算法公式化的优势，也能提升模型泛化能力，适应多种股票池，还能大幅提升运算效率。

基于强化学习的因子组合生成模型，由两部分组成：1) Alpha因子生成器：使用Maskable PPO模型生成动作，并以token序列的形式生成公式化的Alpha因子。2) Alpha因子组合模型：组合Alpha因子，并给出奖励信号。这两部分互相依赖：因子生成器通过生成新因子提高因子组合的性能。因子组合模型的性能作为奖励信号来优化因子生成器。通过不断重复此交互过程，提升因子组合的选股效力。

风险提示

量化模型基于历史数据分析，未来存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。

极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。

说明：

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证券研究报告：《DFQ强化学习因子组合挖掘系统——因子选股系列研究之九十五》

发布日期：2023年8月17 日

分析师：杨怡玲 执业证书编号：S0860523040002

分析师：刘静涵 执业证书编号：S0860520080003

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