人工智能系列之90：融合行为金融学思想的ANS对抗噪声交易优化器
　　本研究提出了ANS（Adverse-NoiSe）对抗噪声交易优化器，该优化器将行为金融学融入组合优化过程中，通过三阶段优化，完成基于对抗机制的组合优化决策。ANS优化器可作为一个“即插即用”的灵活组件，作用于任意Alpha因子之上，替代传统的优化求解过程。我们基于ANS构建指数增强组合，实证结果表明，相较于传统组合优化器，ANS可以带来较为稳定的效果提升。在回测区间2018-03至2025-04内，GRU+ANS优化器相较于GRU+传统优化器在中证500组合上的年化超额收益提升2.44 pct，在中证1000组合上的年化超额收益提升1.67 pct。
　　ANS三阶段优化：远离噪声交易行为
　　累积前景理论是行为金融学中的经典模型，往往用于描述人们受到损失厌恶、参照依赖和概率权重等因素影响而做出的非理性决策。基于累积前景理论构建的非理性因子，Top层在全A市场上收益率达到-7.77%。因此，远离噪声交易行为在直觉上可以提升策略表现。ANS优化器通过三阶段优化，结合外部组合优化器和极小极大优化器，依次输出原始投资组合权重、非理性投资组合权重、对抗投资组合权重与理性投资组合权重。该优化器保留了传统组合优化的优势，通过巧妙的多任务目标函数设计，实现了权重自适应调整，以远离噪声交易行为。
　　ANS优化器即插即用，稳定提升指数增强组合表现
　　作为一个即插即用的优化器，ANS可适配任意的上游Alpha预测因子。基于ANS优化器构建的指增策略相比于传统投资组合优化模型效果提升显著。以GRU因子为例，在回测区间2018-03至2025-04内，ANS优化器相较于传统优化器在中证500组合上的年化超额收益由8.56%提升到11.00%，超额最大回撤由13.40%降低至9.84%，信息比率由1.28提升至1.74；在中证1000组合上年化超额收益由16.59%提升到18.26%，超额最大回撤由12.88%降低至10.36%，信息比率由2.17提升至2.43。
　　风险提示：人工智能挖掘市场规律是对历史的总结，市场规律在未来可能失效。本文回测假定以vwap价格成交，涨跌停时不可交易，未考虑其他影响交易因素。