量化交易策略專題：時序模型+回歸模型因子策略.pdf
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- 時間：2023/05/08
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量化交易策略專題：時序模型+回歸模型因子策略。機器學習量化交易策略的制定，是從海量歷史數據中使用計 算機強大的處理能力，挖掘并分析出那些能夠為投資者帶來 收益的各種大概率可行的投資方式來實現的。通過數學模型 對這些策略進行分析并加以驗證，以期望讓投資者獲得更穩 定的預期收益。
時序模型和機器學習回歸算法結合使用有利于提 高預測準確性
時序模型可以用于處理具有時間序列的數據，并從中獲取相 關的信息，為機器學習回歸算法提供更精確的輸入。與此同 時,機器學習回歸算法可以進一步加強時間序列數據的分析能 力。二者結合使用可以帶來更好的數據預測準確性，帶來更 好的決策結果。
lstm 和線性支持向量回歸算法結合使用對提升平 均皮爾遜系數效果最佳
Lstm 模型具有記憶單元和門控機制，可以有效處理長期依賴 關系，因此在時序數據建模方面表現出色。回歸算法不勝枚 舉，各回歸算法勝任的問題領域不同。但在本問題上，經實 驗驗證，線性支持向量回歸算法優于其他常見的回歸方法。
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