20251125-国金证券-Alpha掘金系列之十九_基于Mamba2模型的端到端选股框架_19页_2mb

报告总结

• Mamba2 是一种创新模型，在原有 Mamba 基础上通过将状态空间模型（SSM）计算重写为矩阵乘+少量结构化算子，实现了表达力、效率和可扩展性的三重平衡，尤其适用于超长上下文、吞吐敏感且部署成本受限的应用场景。

• 在多频量价数据（日频、60分钟、30分钟、10分钟）选股回测中，Mamba2 在日频和沪深300等宽基指数数据上整体表现优于 GRU，而在高频数据（30分钟及以上）中与 GRU 接近，不同频率的 GRU 与 Mamba2 的信号相关性约为 70%-80%，二者可结合实现模型-频率互补，提升策略收益。

• 在模型合成策略中，GRU（多频）与 Mamba2（多频）通过 LightGBM 堆叠，并引入 GJQuant 传统因子，有效增强三大宽基指数（沪深300、中证500、中证1000）的超额收益。策略年化超额收益分别达 9.99%、12.20%、20.65%，夏普比率分别为 1.88、2.24、3.31。

• 风险提示：历史回测结果在政策或市场变化下可能失效，交易成本变化可能导致策略收益下降。

• 总体而言，报告构建了 GRU + Mamba2 + 传统因子 + LGBM 的二层合成架构，通过模型多样性、频率多样性与因子互补性，实现了稳定的 Alpha 增量。