1. 本文提出基于小单和盘口数据的新因子,以增强L2数据集的信息量,提升模型的日内预测能力。
2. 通过知识蒸馏方法集成树模型和神经网络,优化因子学习效果,兼顾分类数据处理和非线性拟合能力。
3. 新模型在多个股票池和指数上表现优异,显著提升选股能力,并在风险控制下实现可观的超额收益。
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