稀疏组 Lasso 变量选择：把几百个因子压成少数可解释分组
你有 600 个因子、30 个经济含义分组，但只有 6 个组真有信号——普通 Lasso 会把整组零碎系数逐个挑出来，破坏分组结构、也难解释。稀疏组 Lasso(SGL) 用「先组级、再组内」的复合 L1 惩罚，把变量选择变成「整组进/整组出」+「组内精炼」两步。本文用高维(N<P)合成面板从零实现 SGL 的 FISTA 近端梯度求解，5 折交叉验证选 λ，对照 OLS/Lasso/GroupLasso：OLS 样本外 R² 崩到 −3.58（过度记忆），SGL 拉回 +0.18，并找回 86% 真信号组的系数，附完整 Python 与四类真实陷阱（高阶）。