深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的复杂结构，让机器能从海量数据中自动学习和提取高层次的规律特征。金融时间序列，尤其是股票市场数据，以其高噪声、非平稳、非线性的复杂特性而著称，这恰好对传统量化模型的预测能力构成了严峻挑战。深度学习凭借深层神经网络对高噪声、非平稳、非线性金融时序数据的强大拟合能力，实现了从海量原始数据中进行端到端的特征提取与模式识别，为超越传统策略的绩效边界提供了可能。
　　传统量化将Rank IC作为因子的主要评价指标。在量化选股中，最终的决策是横截面上的排序，而非对个股收益的精确预测。传统的MSE或交叉熵损失是代理损失，它们优化了一个与最终排序目标并不完全一致的中介目标。直接使用Rank IC（即Spearman相关系数）作为损失函数，遵循了决策一致性原则，使模型的优化方向与我们的投资目标直接对齐，从而避免了代理损失可能带来的目标偏离。然而，在TensorFlow框架中，构建损失函数时，Spearman相关系数由于其中排序函数不可导，实现起来较为困难。
　　为实现以Rank IC为损失函数的深度学习训练，本文提出了一种直接以Spearman相关系数为损失函数配合按交易日切割mini-batch的端到端训练范式。第一章提出了以交易日为单位的批数据切割方法，介绍了TensorFlow框架下的迭代逻辑以及后续会用到的关键组件，包括TensorFlow训练循环逻辑以及代码、小批量梯度下降、大规模数据集专用存储格式TFRecord、以交易日切割股票批数据集的合理性、以及数据洗牌Reshuffle。第二章介绍了基于Sigmoid的软排序（Sigmoid Ranking）与神经排序（Neural Sort）两种可微排序法，作为构建Rank IC损失函数的关键组件。
　　基于以上逻辑基础与理论基础，本文第三章提出了一个用于优化线性组合的深度网络结构，基于方正金工团队前期研究所构建的特色高频量价因子进行因子聚合。训练结果在20日收益率的测度下取得了12.48%的Rank IC与5.41的Rank ICIR，验证了本方法在提升现有模型性能方面的实用价值。
　　风险提示：
　　本报告基于历史数据分析，历史规律未来可能存在失效的风险；市场可能发生超预期变化；各驱动因子受环境影响可能存在阶段性失效的风险。