金融工程专题报告：如何克服因子表现的截面差异，分域训练在深度学习情景下的尝试-251228-国泰海通证券

报告摘要

选取不同的 Loss 函数，深度学习因子表现会有显著差异：从不同 Loss 函数表现来看，MAE 表现显著弱于 MSE 或者 IC，尽管从理论 上来看，以收益率取 Rank 的 MAE 作为 Loss 函数可以最大程度照

📋 核心要点(部分)

1. 2. 基于市值分组的分域加权深度学习因子构建尝试....................................... 8
2. 2.2. 基于市值分组的分域加权深度学习因子表现 ........................................ 9
3. 2.3. 基于市值分组的分域加权深度学习组合表现 ...................................... 12
4. 1. 深度学习模型构建与特性分析
5. 1.1. 深度学习模型构建
6. 26 周训练一次，标签为未来 2 周收益率，并分别尝试标准化后的原始收益