基于机器学习的多因子量化选股模型研究

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随着计算机技术的日臻完善和量化投资在海外发达国家迅猛发展,海外金融机构已经有了成熟而又完善的多因子量化模型,能够不断从市场上挖掘出超额收益。而在大洋彼岸的中国,由于证券市场起步晚,市场的不成熟和不够完善的机制导致交易存在许多套利空间,国内机构投资者通过借鉴国外相关理论并借助量化投资具有的系统全面性和严格执行交易指令等优点而获利匪浅,因而量化投资也越来越多的受到中国证券业界的关注并逐渐成为业界研究的热点问题。随着中国金融改革的不断推进,量化投资必然在中国资本市场绽放活力和显示强大的发展空间。本文主要是以量化投资下的多因子选股理论为背景进行多因子选股模型有效性研究,是基于米筐量化平台及其数据库,通过机器学习下的岭回归法算法构建多因子选股模型。本文选取的样本数据为2015年-2018年沪深300成分股中的财务指标和其他因子指标。对于因子的选取则考虑了市场经验以及因子对股票收益率的影响程度。本文首先对候选因子进行IC分析,通过打分法筛选出分值较高的因子;接下来对筛选出的因子进行相关性分析,合成相关性较高的因子,确定有效因子;最后建立有效因子与股票下期收益率的岭回归方程,得到了最终的回归选股模型。在实证检验环节尝试引入择时机制、对冲机制,以期提高本模型选股的有效性和实际参考价值。本文详细介绍了多因子模型的构建与优化,对目前理解和正确运用多因子模型具有十分积极的促进作用。当然本文也有大量不足之处,希望本文能够启发读者对多因子选股策略的探讨,共同参与完善中国量化投资事业。
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