【摘 要】
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随着量化投资理论的不断发展,对于量化策略研究的不断深入,使得量化投资策略类型得以不断地丰富,然而在实际的应用过程中,仍然是多因子选股策略表现较好。对此学者们经过了大量的实证研究,一方面,着重于对多因子模型中传统因子的分析和对创新因子的探索;另一方面,随着机器学习算法的不断成熟,将其与多因子选股模型的结合也成为一种策略优化的研究方向。通过与美国量化投资历史和规模的比较,我们不难发现,我国量化投资的应
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随着量化投资理论的不断发展,对于量化策略研究的不断深入,使得量化投资策略类型得以不断地丰富,然而在实际的应用过程中,仍然是多因子选股策略表现较好。对此学者们经过了大量的实证研究,一方面,着重于对多因子模型中传统因子的分析和对创新因子的探索;另一方面,随着机器学习算法的不断成熟,将其与多因子选股模型的结合也成为一种策略优化的研究方向。通过与美国量化投资历史和规模的比较,我们不难发现,我国量化投资的应用历史较为短暂,规模也相对较小。因而量化投资在我国股票市场的应用前景十分可观,未来的发展空间较大。对此本文在传统的多因子选股策略的基础上,结合随机森林算法,构建了多因子选股模型。本文在前人研究的基础上,选取A股市场同一行业的股票数据进行模型的构建和回测,通过对数据进行预处理,通过相关性和显著性的检验对因子进行筛选,运用K折交叉法确定树棵树和特征个数,并对模型进行回测检验,将模型的收益与沪深300指数进行对比,发现得出的投资组合收益情况明显优于对照组,且将随机森林算法应用于其他多因子模型发现,策略也获得了高于基准收益的结果。说明了本文策略在我国股票市场具有较强的可行性。
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