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基于机器学习多因子量化模型的选股策略研究
文献摘要：
多因子选股模型作为一种量化投资选股策略,可避免交易者个人主观意念的干扰.券商提供的股票公司研报往往包含着丰富及时的信息,通过获取研报信息并从中提取相关特征指标,构造基于研报的量化选股模型,能为投资者提供更多的参考.本文首先从收集到的股票研报中初步提取出29个特征指标,进行pearson相关性分析,得到相关性较弱的10支股票.接着利用多元线性回归与等权重法,对这些股票的特征指标进行打分,提取出最重要的10个特征指标作为最终有效因子.而后10支股票分别列出多元线性回归方程,从而绘制出曲线图来分析股票净利率走势,筛选出高利润和一般利润股票.接着在对应多因子模型的基础上,以净利润成长性最高为目标,根据相关特征指标的发展趋势对一般收益股票进行分组.通过以上分析给出对这10支股票的下年度的持仓策略.
文献关键词：
多因子模型;量化选股;多元线性回归
中图分类号：
作者姓名：
周嘉灏;张明福;冷鸿杰
作者机构：
华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广东 广州 510642
文献出处：
引用格式：
[1]周嘉灏;张明福;冷鸿杰-.基于机器学习多因子量化模型的选股策略研究)[J].科学技术创新,2022(05):161-164
A类：
量化选股,持仓策略
B类：
基于机器学习,多因子量化,量化模型,多因子选股模型,量化投资,免交,交易者,意念,券商,股票,研报信息,特征指标,投资者,pearson,等权重,权重法,打分,终有,有效因子,列出,线性回归方程,曲线图,利率,走势,高利润,多因子模型,净利润,成长性,下年
AB值：
0.36986
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