量化專題報告：因子布陣手冊，從“盲打”到“精準”的分域選股實戰(zhàn).pdf
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- 時間：2026/05/19
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本文構建了一套從分域檢驗、分域生成到分域應用的完整量化選股框架，旨在解決因子收益在橫截面層面的結構性分化問題。首先，提出“置換檢驗+BH校正”的因子分域異質性檢驗框架，通過隨機打亂域標簽構造零分布，客觀量化分域方式的有效性，并引入匹配關系穩(wěn)定性檢驗篩選高置信度因子。其次，對比傳統(tǒng)慢分域與基于行為偏差的DS快分域，指出傳統(tǒng)分域存在頻率錯配和目標缺失缺陷。DS快變量分域以量價偏離度為依據，覆蓋度達63.3%；監(jiān)督學習分域以定價誤差為目標標簽，利用XGBoost模型實現(xiàn)高達97.5%的異質性覆蓋度，且匹配穩(wěn)定性極高。最后，提出“取消域內二次標準化+疊加域Alpha動量信號”的兩步法，解決域內標準化抹平跨域配置能力的問題。實證顯示，改進后的分域模型在中證500和中證1000增強策略中，年化超額收益分別提升至8.8%和11.4%，信息比顯著改善，證明了分域選股在提升策略效能方面的核心價值。
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