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title: "概念-AlphaGPT-因子可解释性"
date: 2026-07-21
tags: [AlphaGPT, 择时, 可解释性, 因子归类, 概念]
source: "AlphaGPT择时框架"
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## 一句话

符号公式天生是白盒,但"符号"不等于"可读"。可解释性框架真正要干的是"从白但乱,变成
白且懂":用**复杂度惩罚**逼出简洁公式,用**因子归类**判断它本质是不是经典因子的换皮。

对应代码:复杂度惩罚在 `run_timing.py`,因子归类在 `timing_adapter/explain.py`。

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## 定位:站在可解释性光谱最有利的一端

```
黑箱 ←──────────────────────────────→ 白箱
LSTM/Transformer   GBDT+SHAP    符号公式挖掘(AlphaGPT在这)
"说不清为什么买"    "能排特征重要性"  "公式本身就是逻辑"
```

深度学习择时最大痛点是"赚了钱也说不清为什么"。AlphaGPT 产出符号公式,是白盒。
**但陷阱**:挖出的 `SUB(SUB(DELAY1(TS_MIN(...)),close),open)` 是白盒却读不懂。
所以可解释性框架不是"从黑变白",而是"从白但乱→白且懂"。 ^从白但乱到白且懂

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## 手段一:复杂度惩罚(奥卡姆剃刀)

在 reward 里减去 `complexity_penalty × 公式复杂度`,逼模型用更简洁的公式达到同样夏普。
默认系数为 0(向后兼容),调大则偏好简洁公式。

### 关键洞察:惩罚"深度"而非"长度"
因为采样循环强制每条公式跑满固定 token 数、末尾强制收敛(见
[[概念-AlphaGPT-公式生成器与合法性掩码#^两条铁律]]),**"长度"没有区分度**——每条都一样长。
真正区分简洁与套娃的是**解析树嵌套深度**:

```
简洁: SUB(close, TS_MEAN(close))                     深度=3
套娃: SUB(SUB(DELAY1(TS_MIN(TS_MEAN(NEG(...)))),...))  深度≈10
```

所以 `formula_depth()` 算的是后缀公式的**最大嵌套深度**,直接打击套娃。实测:
penalty=0.3 时因子池深度分布从(10,9,11...)降到(6,7,8...)。 ^惩罚深度非长度

### 一个诚实的权衡
复杂度惩罚会让夏普略降——是用"少赚一点"换"看得懂、更可能实盘复现"。对交付给用户的
框架通常划算,因为**用户信不过看不懂的公式**。惩罚太狠会误伤好公式,建议 0.1~0.5 试。 ^权衡

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## 手段二:因子归类(是不是经典因子换皮)

回答量化老手最该担心的问题:"我辛苦挖出来的,是不是就是个换皮的动量因子?"

### 做法
1. 用公式算出挖到的因子值(宽表)
2. 现场构造经典基准(动量20/60根K线、短期反转、波动率、均线偏离、量能趋势)
3. 算挖到的因子与每个基准的**逐根K线截面 Spearman 秩相关,再取均值**(秩相关抗非线性/异常值)
4. 相关性最高的基准 = 这条因子的"家族归属" ^归类做法

### 三档判定
- `|corr| ≥ 0.5` → 高度疑似换皮,新意有限
- `|corr| ≥ 0.3` → 中度相关,含部分已知逻辑但有特点
- `|corr| < 0.3` → 可能是较独立的新因子,值得深挖

### 单位说明
基准命名用"N根K线"而非"N日"——因为算的就是 N 根 K 线,是日线就是 N 天、是5分钟线就是
N 根5分钟,单位由数据决定,不该替用户假设。见
[[概念-AlphaGPT-择时框架的频率无关设计]]。 ^K线命名

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## 更完整的可解释性分层(方法论)

本框架落地了第1、2层,后两层是进阶诊断工具:
1. **公式层**:复杂度惩罚(已做)、代数化简、语义翻译
2. **因子行为层**:因子归类(已做)、IC分析、分层回测、换手/衰减
3. **归因层**:收益归因(靠哪个品种/时段)、消融(换随机数看夏普掉多少)
4. **决策层**:单个时点为什么这么下仓位

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## 相关笔记
- [[MOC-AlphaGPT择时框架]] — 架构入口
- [[概念-AlphaGPT-公式生成器与合法性掩码]] — 为什么长度没区分度
- [[概念-AlphaGPT-walk-forward样本外验证]] — 复杂度惩罚是多层防御之一
- [[概念-AlphaGPT-择时框架的频率无关设计]] — 归类单位为什么用"K线"
- [[概念-Rank IC与Spearman相关]] — 秩相关的通用原理

