股票入门基础知识

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本资料是华泰证券金融工程团队2019年6月发布的深度研究报告《基于遗传规划的选股因子挖掘》，为“华泰人工智能系列之二十一”，属量化交易与统计类文献。报告介绍遗传规划（Genetic Programming）这一启发式公式演化技术在选股因子挖掘中的应用：与传统“先有逻辑、后有公式”的演绎法不同，遗传规划通过模拟自然界进化过程生成并筛选公式群体，属“先有公式、后有逻辑”的归纳法，可借助算力突破人脑思维局限、挖掘隐藏因子。报告对Python的gplearn程序包深度定制：扩充适配选股的函数集、将单因子测试与中性化引入适应度计算、并行运算提速。测试以全A股为股票池（剔除ST及停牌股）、2010-2019年为回溯区间、个股20个交易日后的收益率为预测目标，挖掘出6个Alpha因子；经行业、市值、20日收益率、换手率、波动率五因子中性化后仍具有较稳定的RankIC，且因子间相关性普遍较低，说明遗传规划能从有限量价数据中挖出增量信息；报告逐一给出因子公式、分层回测表现与含义解释（如Alpha3为5日成交量波动率）。文末提示因子系历史总结、存在失效可能等风险。适合量化研究者与因子挖掘工程师学习参考。