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<blockquote>20250811-华泰证券-金工深度研究：以空间换时间_多目标基本面选股因子挖</blockquote><h3>一、核心观点与创新亮点</h3><p>本报告介绍了华泰研究团队在基本面选股因子挖掘方面的最新进展，通过构建<strong>多目标遗传算法</strong>和优化数据处理与硬件管理，显著提升了因子挖掘的效率和效果。该框架相较传统单目标遗传规划实现了“脱胎换骨”的进步，尤其在中证1000指数增强策略中表现突出，扣费后年化超额收益高达32.5%。报告强调了中证1000成分股基本面信息仍蕴含丰富的$\alpha$。</p><p><strong>主要创新点：</strong></p><ul> <li><strong>多目标遗传算法的应用：</strong> 从传统的单目标遗传规划升级为三目标遗传算法，引入IICI（分组单调性）、IICI胜率（时序稳定性）和NDCG@k（多头组表现）作为评价指标，有效提升了因子种群的多样性和对抗过拟合的能力。</li> <li><strong>参数化因子表达式：</strong> 放弃了复杂的树状结构，采用11个参数约束因子表达式格式，提升了基本面因子的可解释性和经济学含义。</li> <li><strong>精细化基本面指标预处理：</strong> 对71个输入指标进行了深度加工，包括引入企业价值、融合快报/预告信息、构建研发前财务指标、重构一致预期指标（从FY到NY再到RY），以及计算综合评级得分，确保了指标的及时性、准确性和经济学合理性。</li> <li><strong>“以空间换时间”的优化：</strong> 通过提前计算和存储指标的多种变换形式，并进行高效的内存和显存管理，大幅提升了因子挖掘速度，使其能在相对“廉价”的硬件上流畅运行。</li> <li><strong>优异的回测表现：</strong> 在沪深300、中证500、中证1000（合计中证1800）成分股内进行双周频调仓回测，基本面合成因子表现亮眼，特别是中证1000指增策略，扣费后年化超额收益高达32.5%。</li> <li><strong>与量价因子低相关性：</strong> 本文的基本面合成因子与前期报告《LLMRouter-GRU: “舆情分诊台”赋能 AI 量价因子》中量价因子的长期相关性仅为0.07，具有...