基于自注意力神经网络的多因子量化选股问题研究
在众多量化投资策略中,多因子选股策略因其稳定的收益而备受投资者青睐。本文借助Tushare Pro金融大数据平台和聚宽量化交易平台,选取2009年10月至2019年3月沪深300各成分股日度数据作为研究对象,全面选取行情类、财务类、技术类和投资者情绪类四个类别共117个因子构建初始因子池,利用集成思想综合计算Pearson相关系数、距离相关系数、基于AIC准则的Elastic Net、基于BIC准则的Elastic Net、随机森林和GBDT共六个模型对于各个因子的重要性进行评分,筛选出68个因子;运用自注意力神经网络模型,通过过去60个交易日的因子数据,预测各成分股未来一个月的价格变动趋势,
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