AlphaNet因子挖掘神经网络：华泰深度学习选股模型解析

华泰证券发布AlphaNet，一种端到端因子挖掘神经网络，直接从原始量价数据提取特征并合成因子，相比传统因子有显著增量信息。借鉴遗传规划思想，自定义运算符网络层，实现高效特征提取。测试表明该模型能有效挖掘股票特征，为量化选股提供新思路。核心数据:2020。

本报告由华泰证券发布,发布于 2020 年。

覆盖 2020 年,全文约 24。

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适合量化研究员、金融工程师、AI算法工程师等读者参考。

重点分析了金融投资、AlphaNet、华泰等议题。