相关系数r的简便计算公式（FAMA 用大模型自动挖掘股票因子，夏普比6.7）

论文阅读报告——FAMA：结合大模型自动挖掘股票因子的方法及其优异表现

一、背景介绍

金融市场的预测一直是极具挑战性的任务，涉及到众多复杂因素的相互作用。在量化交易中，寻找能够有效预测市场趋势的因子是关键。目前，因子挖掘的方法主要分为符号因子模型和因子模型。这两种方法都有其局限性，如符号因子模型的可解释性强但挖掘效率低，因子模型善于提取有效数值因子但金融可解释性存在问题。鉴于此，本研究受大模型（LLMs）在各种任务中成功的启发，提出了因子挖掘agent（FAMA）模型。该模型旨在融合网络和符号模型的优势进行因子挖掘。

二、问题定义

本研究主要解决两个问题：

1. 如何结合符号因子模型的可解释性和因子模型的高效性，以有效挖掘出对市场趋势预测有用的金融因子。

2. 解决在使用LLMs进行因子挖掘时遇到的因子同质性高和难以探索新模式的问题，以提高挖掘有效因子的效率。

三、方法论述

为了解决这个问题，研究者提出了FAMA模型，该模型由跨样本选择（CSS）和经验链（CoE）两部分组成。该模型通过伪代码实现。

方法上，首先定义了使用RankIC评估因子的收益预测能力等相关概念。然后详细介绍了跨样本选择（CSS）和经验链（CoE）的具体实现方式。CSS基于KMeans的聚类算法对因子进行聚类，选择出有助于预测市场趋势的因子组合。CoE则分为初始生成和增强生成两个阶段，利用初始因子集生成经验链，并在后续迭代中不断优化。FAMA协同整合CSS和CoE，通过不断迭代优化，提高模型的预测性能。

四、实验设计与结果分析

实验设置方面，研究者选择了标准普尔500指数中的所有股票数据作为数据集，并进行了详细的实验设计。实验结果表明，FAMA在横截面收益预测方面表现出优异的性能，比现有的SOTA模型有更好的表现。研究者还通过调整CoE的迭代次数和CSS的样本数量，探究了这些因素对模型性能的影响。通过投资组合模拟实验，验证了FAMA在实际投资中的优越性。实验结果显示，FAMA在年化回报率、波动率和夏普比率等方面均表现出优异的性能，超过了当前的SOTA模型。

五、结论与展望

本研究提出了一种结合网络和符号模型的FAMA模型用于自动挖掘股票因子，该模型在真实股票市场数据的实验评估中表现出优异的性能。展望未来，研究者将继续优化FAMA模型，提高其在金融领域的预测性能。研究者还将尝试将FAMA模型应用于其他金融任务，如风险管理、投资组合优化等，以期在金融领域取得更多的突破和创新。