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基于回歸法與GBDT多因子選股研究

發(fā)布時間:2025-01-14 06:36
  近年來,量化投資因其投資業(yè)績穩(wěn)定,備受投資者的關(guān)注。國內(nèi)量化產(chǎn)品市場規(guī)模不斷擴(kuò)大,量化投資也作為一門專業(yè)的學(xué)科逐漸地踏入券商與學(xué)者的視野當(dāng)中,在金融工程領(lǐng)域成為了主要的研究方向。多因子選股模型作為量化投資領(lǐng)域運(yùn)用的最成熟和最廣泛的選股模型,也是國內(nèi)各券商與學(xué)者經(jīng)久不衰的研究議題。它是建立在資本資產(chǎn)定價(CAPM)、套利定價理論(APT)等金融投資理論基礎(chǔ)之上,核心思想在于捕捉能夠解釋股票收益率的相關(guān)因素,借助歷史數(shù)據(jù)去挖掘有效因子構(gòu)建投資策略,并嚴(yán)格地按照策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型來構(gòu)建投資組合,利用主動投資組合管理來獲取超額收益。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,各種計算機(jī)算法也被運(yùn)用到多因子選股中,多因子選股策略也隨之不斷的更新與豐富。本文中以滬深300成分股為研究對象,分別建立回歸法下的多因子選股模型和GBDT選股模型。在篩選因子的階段采用Fama-Macbeth檢驗(yàn)、相關(guān)性檢驗(yàn),運(yùn)用前向逐步回歸的方法進(jìn)行冗余因子剔除,篩選出有效因子建立多元回歸模型。在建立GBDT多因子模型時,將通過參數(shù)優(yōu)化、因子訓(xùn)練方式構(gòu)建選股模型。實(shí)證回測期間,分別運(yùn)用兩種模型對股票收益進(jìn)行預(yù)測,按照預(yù)測收益率排名,選取排名前...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1結(jié)構(gòu)流程圖??.

圖1.1結(jié)構(gòu)流程圖??.

?與理論基矗??/?*?\?|介紹數(shù)據(jù)來源與備選因子收集,對備選因子進(jìn)行??有效因子篩選???因子檢驗(yàn)與冗余因子剔除,獲取有效因子,構(gòu)建??^?)?回歸模型。??/?\?|通過兩種模型分別構(gòu)建動態(tài)季度投資組合,依椐??多因子選股實(shí)證研究??股票收益率預(yù)測值排名取排名前15的股票,....


圖2.1決策樹構(gòu)造??

圖2.1決策樹構(gòu)造??

?第2章量化理論基本原理???2.3?GBDT理論原理??GBDT?(Gradient?Boosting?Decision?Tree)全稱為梯度提升決策樹,是一種迭??代的決策樹模型,它的主要思想是通過不斷的迭代的方式去減少殘差,通過梯??度方向的優(yōu)化形成許多的回歸決策樹,最后將....


圖3.1皮爾遜相關(guān)熱力圖??通過上述矩陣和熱力圖可以看出,資產(chǎn)負(fù)債率和股東權(quán)益比率,RIS相對強(qiáng)?

圖3.1皮爾遜相關(guān)熱力圖??通過上述矩陣和熱力圖可以看出,資產(chǎn)負(fù)債率和股東權(quán)益比率,RIS相對強(qiáng)?

?第3章有效因子篩選???的影響力。所以需要通過因子間相關(guān)性檢驗(yàn)把冗余因子剔除,為了保留同類因??子中預(yù)測能力最好、區(qū)分度最高的因子,因此我們還有必要進(jìn)行因子之間的相??關(guān)性的檢驗(yàn),剔除相關(guān)性強(qiáng)的因子,18個因子的皮爾遜相關(guān)系數(shù)熱力圖:??I??—|?…?1?■??奸辦?mu?:....


圖4.1回歸模型凈值曲線??圖中藍(lán)色線為資產(chǎn)組合凈值,其中左側(cè)y軸做了對數(shù)化處理,紅色線為收??益0,益正的界,藍(lán)色曲,為1,在

圖4.1回歸模型凈值曲線??圖中藍(lán)色線為資產(chǎn)組合凈值,其中左側(cè)y軸做了對數(shù)化處理,紅色線為收??益0,益正的界,藍(lán)色曲,為1,在

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本文編號:4026551

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