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本篇是“学海拾珠”系列第一百四十五篇，本文提出了一种优化技术因子的通用框架。作者经过观察发现对于不同属性的股票，同一技术因子表现出不同的契合度，这对因子导向的选股和投资策略提出了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种利用股票自身性质对因子进行优化的通用框架。该框架首先根据基金经理集体投资行为形成的有价值的知识库生成股票嵌入特征，即股票 embedding，然后根据 embedding为每只股票生成缩放系数对标准化后的因子进行二次缩放。实证表明，此种优化方法生成的优化因子可以产生比原始因子更强的投资指导。
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