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      量化選股策略:基于卷積神經網絡的股價走勢AI識別與分類.pdf

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      • 時間:2023/04/06
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      量化選股策略:基于卷積神經網絡的股價走勢AI識別與分類。基于價量數據的機器學習量化選股策略。基于價量數據對未來股價走勢 進行預測作為一類重要的機器學習量化選股策略,在過去受到了較為廣 泛的研究和應用。由于價量數據是跟著交易活動的進行而產生的,其本 質上是關于時間的一組序列。因此,為了建模價量數據與未來股價走勢 之間的關系,大多數現有研究方法都選擇了使用循環神經網絡等時序模 型。然而,時序模型無法對價格和交易量的走勢形態進行有效識別,其 表現在一定程度上因此受限。

      基于卷積神經網絡的價量數據圖表化選股策略。為了克服時序模型對序 列數據建模的不足,本篇專題報告探究了使用卷積神經網絡對圖表化的 價量數據與未來股價進行建模。本專題報告以 20 日窗口期的價量數據 圖表作為模型輸入,分別對未來 20 日和 5 日的股價走勢進行預測,從 而構建出 I20R20 因子和 I20R5 因子。

      實證分析。以 2020 年 2 月至 2023 年 2 月作為樣本外回測區間,實證 分析結果表明 I20R20 因子和 I20R5 因子的分檔收益顯著。每 20 個交 易日進行換倉,雙邊千三計費,I20R20 因子行業市值中性化后在全市場、 滬深 300、中證 500、中證 800、創業板中的多頭超額收益率顯著;每 5 個交易日進行換倉,雙邊千三計費,I20R5 因子在行業市值中性化后 在全市場、滬深 300、中證 500、中證 800、創業板中的多頭分別對應 板塊指數獲得了較為顯著的超額年化收益率。

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