本文將系統解析量化投資中預測信號的構建全流程。面對金融市場極低的資訊噪音比環境，本文透過解構數據準備、特徵工程、機器學習建模與組合配置四個核心環節，揭示構建有效預測信號的系統化方法。本文源自 sysls 所著文章，由 Foresight News 整理、編譯及撰稿。
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本文目錄

• 引言
• 核心流程框架
• 特徵工程：藝術與科學的結合
• 模型選型指南
  • 核心建模建議
• 預測目標設計的藝術
• 結語

面對金融市場極低的資訊噪音比環境，如何構建有效的預測信號？本文給出了系統化答案。

透過解構量化策略的四個核心環節——數據準備、特徵工程、機器學習建模與組合配置，文章揭示了大多數策略失效的真實原因往往在於數據與特徵層面，而非模型本身。文中重點分享了處理高維金融特徵的技術要點、不同模型家族的適用場景，以及一個關鍵洞察：透過「解構收益來源、預測特定信號」來提升信號純淨度。適合建立穩健、可解釋預測體系的量化研究者與投資者參考。

引言

在系統化投資領域，預測信號是指一類能夠根據輸入的特徵數據，對未來資產收益進行預測的數學模型。許多量化策略的核心架構，本質上正是圍繞這類信號的生成、優化與資產配置而構建的自動化流程。

這一流程看似清晰直接：採集數據 → 加工特徵 → 機器學習預測 → 組合持倉。然而金融預測是典型的高噪聲、低訊噪比領域。日均波動率常高達約 2%，而真正的可預測性日均僅為 1 個基點左右。

因此，模型中絕大多數資訊實質上是市場噪聲。如何在如此嚴苛的環境中構建穩健、有效的預測信號，便成為系統化投資的底層核心能力。

核心流程框架

一套完整的收益預測機器學習系統，通常遵循標準化的四階段流程，各階段環環相扣：

階段一：數據層 — 策略的「原材料」

涵蓋資產價格、成交量、基本面報表等傳統數據，以及另類數據（如衛星圖像、消費趨勢等）。數據品質直接決定上游天花板上限，多數策略失效可追溯至數據源頭問題，而非模型本身。

階段二：特徵層 — 資訊的「精煉廠」

將原始數據轉化為模型可識別的結構化特徵。這是凝結領域知識的關鍵環節，例如：

• 價格序列 → 滾動收益率（動量因子）
• 財務報表 → 估值比率（價值因子）
• 市場數據 → 流動性指標（交易成本因子）

特徵構建的品質通常比模型選擇的影響更為顯著。

階段三：預測層 — 演算法的「發動機」

運用機器學習模型，基於特徵輸入輸出未來收益的預測值。核心挑戰在於平衡模型複雜度：既需捕捉非線性規律，又須嚴防對噪聲的過度擬合。除了直接預測收益，也可針對特定結構性信號（如事件驅動收益）建模，以獲取低相關性收益來源。

階段四：配置層 — 信號的「變現器」

將預測值轉化為可執行的組合權重。經典做法包括橫截面排序、多空對沖等。此階段需緊密耦合交易成本模型與風控約束。

整個流程呈鏈式依賴，任一環節的短板都將制約最終效果。實務中將主要資源分配於數據品質與特徵工程，往往能獲得更高回報。

數據來源分類

• 市場數據：價格、成交量、收益序列等。標準化程度高，但同質性強，單一信號衰減迅速。
• 基本面數據：企業財務報表，反映經營品質，但存在發布滯後與季節間隔。即使是加密貨幣，也可透過鏈上數據等構建另類基本面指標，不過其價值支撐邏輯與傳統資產有所不同。
• 另類數據：非傳統來源如文字情緒、地理資訊、交易行為等。數據噪聲大、處理複雜，但可能蘊含尚未被充分定價的資訊。

特徵工程：藝術與科學的結合

特徵是指能夠獨立或聯合預測未來收益的可量化屬性。其構建高度依賴對市場機制的深刻理解。學術界與業界已沉澱出若干經典因子體系，例如：

• 價值因子：估值水準（如市淨率、本益比）
• 動量因子：趨勢強度（不同時間窗口收益）
• 品質因子：財務穩健度（盈利能力、槓桿水準）
• 規模因子：市值大小
• 波動因子：歷史波動率
• 流動性因子：交易摩擦（買賣價差、換手率）

特徵處理關鍵技術

• 標準化：消除量綱影響，使模型能夠公平對待不同尺度特徵（如市值與波動率）。
• 縮尾處理：約束極端值，防止異常樣本主導參數估計。
• 交互特徵構造：透過特徵間的組合（如動量 × 空頭持倉比例）捕捉協同效應。
• 降維與選擇：面對「維度災難」，需採用特徵篩選（而非單純的主成分分析）保留與預測目標最相關的資訊。

模型選型指南

特徵準備就緒後，接下來就是選擇演算法。沒有絕對最佳的通用模型。每種模型都有其優勢，適用於不同的場景。

線性模型

• 嶺迴歸：保留全部特徵，適合多弱信號場景。
• Lasso：自動特徵篩選，適用於稀缺信號場景。
• 彈性網路：平衡嶺迴歸與 Lasso，處理高相關特徵。

優勢：可解釋性強、計算高效、抗過度擬合能力好。可透過構造交叉項引入非線性。

樹集成模型

隨機森林和梯度提升樹（XGBoost、LightGBM）擅長自動捕捉非線性關係和交互作用。

• 隨機森林：抗過度擬合能力強，穩定性好。
• 梯度提升樹：預測精度通常更高，但需精細調參。

特徵間存在複雜交互、非線性關係顯著時。需要注意的是計算與儲存開銷較高，但現代解釋工具已提升其可解讀性。

神經網路

神經網路優勢是表徵能力極強，可建模高度複雜模式。但數據需求量大、超參數敏感，在低訊噪比環境中極易擬合噪聲。建議僅在數據充裕、團隊具備深厚調優經驗時考慮。

核心建模建議

• 以線性模型作為強基準。
• 若存在明顯非線性模式且數據充足，升級至樹模型。
• 神經網路應視為高階選項，非預設起點。
• 模型差異的影響常小於特徵品質與樣本外測試的嚴謹性。

預測目標設計的藝術

傳統做法是直接預測資產收益，但收益本身是多重因子的混合信號，預測難度大、噪聲高。更優的思路是解構收益來源，針對特定主導邏輯進行建模：

例如財報修訂公告後的股價反應主要受該事件驅動，可嘗試直接預測「修訂幅度」或「事件期收益」，從而避開其他無關噪聲。靈活設計預測目標是提升信號純淨度的重要路徑。

信號到組合的落地轉化

預測值需透過貨幣化流程轉為實際持倉：

• 基礎方法：橫截面排序，構建多空對沖組合。
• 關鍵認知：預測精度與實盤績效並不等同，必須考慮交易成本、流動性約束、換手率等實際摩擦。

構建穩健系統的關鍵守則

• 始於經典模型：充分挖掘已知有效因子，再謹慎創新。
• 正則化無所不在：高維場景下避免無約束擬合。
• 預處理必須嚴謹：標準化、縮尾、異常值處理不可或缺。
• 降維需有指向性：確保保留的資訊與預測目標相關。
• 以交易結果為導向：以扣除成本後的淨收益作為最終評估標準。

結語

預測信號是系統化投資的基石組件。其有效構建依賴於對數據、特徵、模型、配置全鏈路的系統性把握。

在金融數據這一低訊噪比戰場上，透過線性模型與嚴謹的樣本外驗證，簡單模型常能勝出過度複雜的黑箱系統。建議始終從簡練、可解釋的架構起步，僅在必要時循序漸進地增加複雜度。