一个因子引发的思考：我们过去关于投资的认知可能都是错的

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棋手柯洁研究了大半年的围棋软件，竟然发现人类关于围棋的认知“全都是错的，……甚至没有一个人沾到围棋真理的边”。
而在投资上用了人工智能后会我们发现，人类过去关于投资的认知也可能都是错的

用户小a从事量化投资快三年了，在我们的平台上，做出了非常漂亮的结果，符合他过去的经验逻辑，但效果远超过自己过去的成果；后来 他随便选了一个因子——上市天数，最后发现该因子开发的策略效果很好。

于是他给我们反馈一个很奇怪的问题，为什么 只选择 上市天数(list_days_0)，也会有好的收益。他觉得非常不可思议，是不是哪个地方出了问题。

我们看了他发过来的收益曲线，有收益，但波动率也很大，坦白地说，那并不于是一个好的策略，但的的确确是一个有显著正收益的策略。

事后分析，该策略收益主要来自两个方面：

• 市场部分，回测期间有一段市场上涨明显
  
• 上市日期天数：这个因子可以区分次新股和非次新股，推测收益来自次新股期在此期间有较好表现。后面的分析，确认AI发现了这种模式，但即使经验丰富的小a也很难用这个简单的因子做出这样的效果 -- AI发掘出了因子的能力上限。
  
  

为了进一步确认和验证，我们也做了这个实验。

我们首先看了模型里的 因子贡献，确认只有上市天数(list_days_0)这个因子，并且确实有贡献

我们来打开AI的黑盒，看看机器发现了什么规律。

从下图可以看出，机器学习算法从历史的数据中，学习到上市天数(list_days_0)和收益有负相关关系，在回测中会推荐上市天数更小的股票。细想一下，该策略推荐买入上市天数较短的股票，这其实本质类似次新股策略，专业金融量化人员都知道，这一两年次新股策略本身效果就很亮眼。次新股策略也是很多私募团队资产配置的一个策略，只是一个新手要认识到这一点可能需要1-3年时间，而要做好这个策略，可能需要更长时间。

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污水横流！！！

谢谢lz，原文是哪里的？

没事找到了，thx anyway

https://community.bigquant.com/t/一个因子引发的思考：我们过去关于投资的认知可能都是错的/156

谢谢分享