【摘 要】
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随着我国证券市场的发展不断完善和量化投资技术发展的双重推动,量化投资逐渐受到国内投资者,特别是机构投资者的重视,很多机构投资者也逐渐开始成立以量化投资为主要投资方式的基金产品。虽然如此,量化投资在我们证券投资市场的比重还相当小,其一是量化投资市场规模小以及量化策略表现不稳定;其二是量化策略存在一定的趋同性。因此,研究新的量化策略模型对于量化投资在中国的发展显得尤为必要。本文使用2011年至2020
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随着我国证券市场的发展不断完善和量化投资技术发展的双重推动,量化投资逐渐受到国内投资者,特别是机构投资者的重视,很多机构投资者也逐渐开始成立以量化投资为主要投资方式的基金产品。虽然如此,量化投资在我们证券投资市场的比重还相当小,其一是量化投资市场规模小以及量化策略表现不稳定;其二是量化策略存在一定的趋同性。因此,研究新的量化策略模型对于量化投资在中国的发展显得尤为必要。本文使用2011年至2020年沪深300成分股股票的财务、红利、规模、估值、质量等因子,有效的利用了股票市场上的交易数据,基于统计学习方法中的XGBoost算法进行多因子选股模型的构建,采用滚动训练的方法构建动态选股模型,获得了高于基准的超额收益。与此同时,本文将XGBoost、随机森林和支持向量机算法进行理论与实证对比,结果显示,从正确率ACC以及AUC值来看,XGBoost模型胜于支持向量机、随机森林对照模型。从模拟回测组合收益率指标和风险指标来看,虽然XGBoost模型信息比率和calmar比率高于其他模型,但是其最大回撤率却要高于支持向量机。为了降低XGBoost算法的最大回撤率,本文加入止损条件对模型进行优化来减少整体市场宏观因素的影响,减少干扰,经过测试结果表明,加入止损条件前最优的组合收益率为92%,而最大回撤率达到42%,加入止损优化条件后,最大回撤率有了明显下降（从42%下降到39%）,年化收益率由原来的11.87%上升到17.40%,优化效果明显。综合而言,基于XGBoost的多因子选股模型可以获得更高的收益,回测效果较为稳定,虽然最大回撤率较大,但也可以通过止损优化方式克服,从而得到一个较为完善的投资策略。
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