金融工程專題：基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擇時融合多因子選股策略.pdf
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金融工程專題：基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擇時融合多因子選股策略。本報(bào)告提出了一種多維度指數(shù)日頻擇時框架，旨在通過倉位擇時優(yōu)化絕對收益策略和股指期貨策略的績效?？蚣芑诙嗑S度因子體 系，包括80個分析師預(yù)期因子、134個資金流因子、43個高頻聚合低頻特征，以及2020年后引入的深度學(xué)習(xí)因子（涵蓋日頻LSTM 模型和高頻分時數(shù)據(jù)LSTM模型）。
深度學(xué)習(xí)因子預(yù)測框架以未來一天收益為目標(biāo)，利用日度和分時數(shù)據(jù)捕捉隔夜信號，并采用改進(jìn)的MADL損失函數(shù)進(jìn)行方向判斷。 通過信號融合將三類基礎(chǔ)因子與兩類深度學(xué)習(xí)因子聚合，形成最終擇時信號，回測結(jié)果顯示多空策略年化收益達(dá)46%（夏普比率 2.37），僅多頭策略年化收益23%。此外，策略進(jìn)一步融合選股模型以增強(qiáng)收益結(jié)構(gòu)。本框架驗(yàn)證了倉位擇時的可行性和有效性， 為量化投資提供了穩(wěn)健的解決方案。
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