[发明专利]一种因子检验方法和系统

权利要求书

1.一种因子检验方法，其特征在于，所述方法包括：

显示用户界面，接收对所述用户界面的第一配置操作；

基于所述第一配置操作进行参数设置；

根据设置的参数生成因子的机器学习模型；

基于所述机器学习模型得到因子的检验结果。

2.根据权利要求1所述的因子检验方法，其特征在于，所述基于所述第一配置操作进行参数设置的步骤包括：

基于所述第一配置操作进行量化策略参数和模型参数的配置；

其中，所述量化策略参数包括标的参数、交易参数和因子数据中的至少一项；

所述模型参数包括机器学习算法参数、预设预期收益率参数和回报评估参数中的至少一项。

3.根据权利要求1或2所述的因子检验方法，其特征在于，所述根据设置的参数生成因子的机器学习模型的步骤包括：

基于设置的参数生成AI量化策略工作流；

运行所述AI量化策略工作流进行机器学习模型训练，生成因子的机器学习模型。

4.根据权利要求1所述的因子检验方法，其特征在于，所述基于所述机器学习模型得到因子的检验结果的步骤包括：

对所述机器学习模型进行评估得到最优模型以及所述最优模型的各个特征的重要性结果；

对所述各个特征的重要性结果进行排序；

其中，排序次序小于第一阈值的特征对应的因子为有效因子。

5.根据权利要求4所述的因子检验方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述有效因子进行验证，得到验证结果。

6.一种因子检验系统，其特征在于，所述因子检验系统包括：

接收模块，用于显示用户界面，接收对所述用户界面的第一配置操作；

参数设置模块，用于基于所述第一配置操作进行参数设置；

生成模块，用于根据设置的参数生成因子的机器学习模型；

检验模块，用于基于所述机器学习模型得到因子的检验结果。

7.根据权利要求6所述的因子检验系统，其特征在于，所述参数设置模块具体用于：

基于所述第一配置操作进行量化策略参数和模型参数的配置；

其中，所述量化策略参数包括标的参数、交易参数和因子数据中的至少一项；

所述模型参数包括机器学习算法参数、预设预期收益率参数和回报评估参数中的至少一项。

8.根据权利要求6或7所述的因子检验系统，其特征在于，所述生成模块包括：

生成单元，用于基于设置的参数生成AI量化策略工作流；

运行单元，用于运行所述AI量化策略工作流进行机器学习模型训练，生成因子的机器学习模型。

9.根据权利要求6所述的因子检验系统，其特征在于，所述检验模块具体用于：

对所述机器学习模型进行评估得到最优模型以及所述最优模型的各个特征的重要性结果；

对所述各个特征的重要性结果进行排序；

其中，排序次序小于第一阈值的特征对应的因子为有效因子。

10.根据权利要求9所述的因子检验系统，其特征在于，所述因子检验系统还包括：

验证模块，用于对所述有效因子进行验证，得到验证结果。