全样本训练+分域微调——中证A500AI指增再优化

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+ 目录 一、传统AI模型在中证A500上效果欠佳 二、GRU模型在中证A500指数上的优化探索 2.1 成分股训练：效果有限 2.2 归一化模块：增强模型表现 2.3 迁移学习：全A训练与中证A500微调 三、LightGBM模型在A500指数上的优化探索 3.1 滚动训练的影响 3.2 增量信息的影响 3.3 分域训练与特征筛选的作用  四、中证A500机器学习指数增强策略 4.1 GRU与LightGBM因子合成 4.2 中证A500机器学习指数增强策略 总结 风险提示 摘要 ■ 投资逻辑   传统AI模型在中证A500上效果欠佳 中证A500指数自问世以来，吸引了大量关注，赢得了广泛的市场认可。在此背景下，如何从中获取alpha收益成为了投资者的重要课题。通过之前的研究，我们对中证A500上风格因子的表现进行了深入分析，并设计了表现优异的增强策略。本报告进一步应用机器学习技术，特别是GRU和LightGBM模型，力求在提升策 ………………………………