基于遗传规划的股票因子挖掘

研究了遗传规划(Genetic Programming) 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计算方法，能够通过迭代优化寻找符合特定目标的最佳公式，尤其适用于特征工程。

在金融投资领域，遗传规划可以利用计算机强大的处理能力，突破人类思维局限，从海量数据中挖掘潜在因子。详细介绍了对 Python 库 gplearn 的深度定制和改进，包括关键参数设置、函数集扩展以及结合并行计算技术提高效率等方面。

研究结果表明，遗传规划能够从有限的历史数据中挖掘出具有增量信息的因子。以预测个股未来 20 个交易日收益率为例，去除行业、市值等常见影响因素后，挖掘出的 6 个因子仍保持了稳定的 RankIC，验证了其独立预测能力。这些因子间的低相关性进一步表明遗传规划在发现非线性和复杂关系方面的潜力。

遗传规划的灵活性允许用户根据自身需求（如数据源、股票池、调仓周期等）自定义框架和评价指标。这种“先有公式，后有逻辑”的方法为选股因子研究提供了新思路。

然而，遗传规划也存在风险。例如，挖掘出的因子可能失效，复杂因子可能导致可解释性下降。此外，测试结果仅针对全 A 股市场，不适用于直接推广到其他股票池。

综上所述，遗传规划为因子挖掘提供了新的量化投资策略，但投资者在使用时应注意潜在风险。