多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究

发布时间：2018-01-05 11:43

本文关键词：多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究　出处：《统计与信息论坛》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在研究打分法和普通最小二乘法确定因子权重的基础上,引入LASSO和弹性网(Elastic Net)两类前沿方法进行因子筛选并确定因子权重,利用沪深300指数成份股进行回测,研究结果表明,Elastic Net方法比OLS和LASSO方法更能够筛选出有效因子,并构建出有效的投资组合,从而帮助投资者获得更高的超额收益。该模型对量化投资策略的设计具有重要的实际意义。
[Abstract]:Multi-factor model has always been an important method in the field of quantitative investment. How to select the effective factor and determine the weight of the factor to build an effective portfolio is the focus of discussion. On the basis of the study of scoring method and ordinary least square method to determine the factor weight. LASSO and Elastic Networked are introduced to filter the factors and determine the weight of the factors. The results show that the index of Shanghai and Shenzhen 300 is used to measure back. The Elastic Net method is more effective than OLS and LASSO methods to screen out the effective factors and construct an effective portfolio. This model is of great practical significance to the design of quantitative investment strategy.
【作者单位】：中央财经大学统计与数学学院;首都经济贸易大学统计学院;
【基金】：国家社会科学基金重大项目《“互联网+”推动经济转型机理与对策研究》(15ZDC024)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言哪些因素决定了股票投资组合的收益率,一直是资本市场研究的热点问题。股票投资者通过对交易数据的分析能够建立有效的投资策略,使其能获得长期的超额收益。投资策略的出现同时也促使研究者不断完善和修改投资理论,促进资产定价和投资组合理论的完善与丰富。Markowitz

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