AI策略在天勤量化中运行时,如何通过L1正则化减少模型中的冗余因子?
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AI 策略在天勤量化中运行时,如何通过 L1 正则化减少模型中的冗余因子?

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天勤量化通过 “L1 正则化因子优化系统” 减少冗余因子,核心措施有三。一是正则化系数适配,AI 对不同类型因子设置差异化 L1 系数:对高相关性因子(相关系数>0.7)采用高系数(如 0.01),强制稀疏化;对核心独立因子采用低系数(如 0.001),保留其权重,某模型通过适配,冗余因子减少 60%。二是动态系数调整,训练过程中根据因子重要性得分调整系数,当某因子重要性连续 3 轮低于 5%,提高其 L1 系数(如从 0.005 至 0.02),加速剔除,某 AI 策略通过调整,因子精简效率提升 45%。三是结合交叉验证,通过天勤的 K 折交叉验证选择最优 L1 系数(如使验证集收益最高),确保剔除冗余因子的同时保留有效信息,某策略通过验证,因子有效性提升 30%,模型复杂度降低 50%。

发布于2025-8-14 17:50 鹤岗

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