实验室 · B · 横截面排序

回答“哪只股票会比其他股票表现更好”这一问题的模型的内部结果。

特征重要性

这是什么: 各特征在模型决策中所占的比重：动量、反转、波动率、成交量、残差收益率累计、相对行业的动量，以及图中的领先分数。

数据来源: 所选运行的 engineB 结果；最后一折 walk-forward 中梯度提升树模型的方差下降。ridge 系数是同一特征在线性模型中的符号。

展示什么: 所选期限下各特征的相对重要性。

能得出什么结论: 在 21 天期限上，若单一特征（12 个月动量）以负系数占据主导，说明模型学到的是残差收益率构造方式中内含的机械性反转。请用“表现”页面上的“残差 / 原始收益率”表加以验证。

信息系数

这是什么: 每一天模型预测排序与实现的残差收益率排序之间的 Spearman 相关；虚线为均值。

数据来源: 所选运行的 engineB 结果；仅取 walk-forward 测试窗口中的预测。

展示什么: 每日信息系数的条形图、其均值、t 统计量与天数。

能得出什么结论: 较小的正均值（0.02–0.05）是现实的。很大的数值（例如 0.2）提示应先排查数据泄漏或人为假象；在本应用中，这类数值的根源在于残差收益率的定义。

• 指南

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