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本文使用了机器学习中的决策树模型来对于传统的三因子模型进行改进,利用决策树对于股票池中的股票进行分类,将股票的各个因子作为判定结点,并创新性地提出了将连续的因子离散化的方法,最终得出了较为优秀的选股策略,为传统模型方法的局限性引入针对性的解决思路.
基于决策树模型的三因子模型选股策略研究
【摘 要】
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本文使用了机器学习中的决策树模型来对于传统的三因子模型进行改进,利用决策树对于股票池中的股票进行分类,将股票的各个因子作为判定结点,并创新性地提出了将连续的因子离散化的方法,最终得出了较为优秀的选股策略,为传统模型方法的局限性引入针对性的解决思路.
【机 构】
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上海财经大学金融学院
【出 处】
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现代经济信息
【发表日期】
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2021年25期
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