【摘 要】
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本文主要通过随机森林算法对多因子选股模型进行改进,试图解决多因子选股模型中的如何选择有效因子和如何应用有效因子的两大问题。通过随机森林这一强分类器,对沪深300成分股进行分类筛选出最具投资价值的股票并进行买入持有,从而构造投资组合。本文的实证部分主要分为三个部分:（1）数据预处理和因子的筛选;（2）模型参数调整和运行结果分析;（3）后续对于风控层面的优化。本文将所有因子通过属性分为五大类,通过比较
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本文主要通过随机森林算法对多因子选股模型进行改进,试图解决多因子选股模型中的如何选择有效因子和如何应用有效因子的两大问题。通过随机森林这一强分类器,对沪深300成分股进行分类筛选出最具投资价值的股票并进行买入持有,从而构造投资组合。本文的实证部分主要分为三个部分:（1）数据预处理和因子的筛选;（2）模型参数调整和运行结果分析;（3）后续对于风控层面的优化。本文将所有因子通过属性分为五大类,通过比较各个因子的IC值和IR值,以及考虑背后的经济学意义后,筛选出排名靠前的20个因子,用于模型的构建。本文选用沪深300成分股作为股票池,将2015年1月到2017年12月三年的数据对模型进行参数寻优。将2018年1月到2020年12月的数据对模型进行回测,得到模型在真实行情下的表现。本文按月调仓,并且动态地根据当前节点前6个月的数据代入模型进行计算,计算出下期上涨概率最高的30只股票,并进行等权买入,以此构建投资组合。最后本文考虑到风险控制对现实投资的重要意义,在随机森林多因子选股模型的基础上继续增加风控模块,对比了三种的风控策略对模型收益率和风险控制的影响情况。本文构建的多因子选股模型在2018年1月到2020年12月三年的时间获得综合收益63.15%,而同期沪深300,涨幅29.29%,模型显著跑赢市场基准。不仅如此,在对比线性等权模型和静态随机森林模型后,发现,动态随机森林多因子选股模型也具备较为显著的超额收益。在随后针对风险控制方面,在本文选取的三套风控系统中,发现移动止损风险控制思路不仅有效的控制了整体组合的回撤,也一定程度上增厚了综合收益。综上所述,本文搭建的动态随机森林多因子选股模型和配套的风险控制模块在三年的回测周期内取得了超越市场的优异表现。
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