國外量化金融領(lǐng)域歷經(jīng)幾十年的發(fā)展已日趨成熟,現(xiàn)如今量化投資已成為主流的投資方式和研究內(nèi)容之一,其在中國A股市場也得到越來越廣泛的應(yīng)用。近年來,在人工智能的浪潮下,各大金融機(jī)構(gòu)不斷將機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的技術(shù)方法應(yīng)用到量化交易中,這種新的技術(shù)和方法在證券分析中也扮演著越來越重要的角色。在此背景下,本文選用多種區(qū)別于傳統(tǒng)線性回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,將股票選擇問題視作分類問題,結(jié)合資產(chǎn)定價理論分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法下多因子量化策的略表現(xiàn),并依據(jù)各機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果作出評價。本文選用六大類共計35個因子指標(biāo)搭建因子庫,選取2004年5月至2018年12月A股市場全部上市公司的月度數(shù)據(jù)作為樣本,在每個月末截面期,核算因子庫中的因子作為特征數(shù)據(jù),核算下個自然月的股票超額收益作為標(biāo)簽相關(guān)數(shù)據(jù)。分別使用隨機(jī)梯度下降、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練集上的特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和參數(shù)調(diào)優(yōu),利用參數(shù)調(diào)節(jié)后的模型構(gòu)造多因子量化策略,并依據(jù)策略表現(xiàn)給出各模型的測試效果分析。通過分析基于各模型的行業(yè)中性策略預(yù)測表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)各機(jī)器學(xué)習(xí)模型在回撤區(qū)間內(nèi)均能獲得正的年化超額收益,但是各模型的回撤表... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2支持向量機(jī)示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理示意圖

C和下的高斯核SVM模型測試集AUC值散點圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3080811