基于自注意力神经网络的多因子量化选股问题研究

发布时间：2020-11-19 02:13

　　 大数据时代,深度学习算法的不断完善丰富了量化投资领域的分析方法,在众多量化投资策略中,多因子选股策略因其稳定的收益而备受投资者青睐。本文借助Tushare Pro金融大数据平台和聚宽量化交易平台,选取2009年10月至2019年3月沪深300各成分股日度数据作为研究对象,全面选取行情类、财务类、技术类和投资者情绪类四个类别共117个因子构建初始因子池,利用集成思想综合计算Pearson相关系数、距离相关系数、基于AIC准则的Elastic Net、基于BIC准则的Elastic Net、随机森林和GBDT共六个模型对于各个因子的重要性进行评分,筛选出68个因子;运用自注意力神经网络模型,通过过去60个交易日的因子数据,预测各成分股未来一个月的价格变动趋势,按上涨概率大小选取出前50只股票按等权重的资金分配方式构建投资组合,以月为周期进行投资组合的更新。实证结果表明,该投资策略相比于沪深300指数具有更高的收益和较低的风险。
【部分图文】：

格趋势变动，最终取得了更高的６１．獅３１：的累计收益??率。在最大回撤方面，两者均在－７鬼左右，基本持平。Ａｌｐｈａ系数为（Ｕ３：，在比较基准沪深??３００指数收益状况较佳的情况下仍取得了一定的超额回报。Ｂｅｔａ系数为０．８７，说明交易策略收??益的变动程度比沪深３００指数的变动程度小，系统性风险在可接受范围内。最后再综合夏普??比率、胜率、盈亏比和信息比率这四个指标的计算结果，该段回测期中本文所建立的多因子选??股策略通过高胜率和高盈亏比在收益获取和风险控制两方面的表现均较佳。??图４下跌趋势阶段策略交易与买入并持有沪深３００收益情况比较??（２）下跌趋势下多因子量化选股策略的回测分析??在２０１５年６月至２０１５年８月（共５６个交易日）这段沪深３００指数具有明显下跌趋势的??时间段，该策略的效果表现如图４和表５所示。由图４和表５可以看出，根据多因子选股策略??

比率??１．５５??—??最大回撤ｐｉ??－２２．１０??－４６．７０??最大连续下跌次数??７??８??恩分数??０．８７??—??策略类型中１表示多因子量化选股，〇表示买入并持有??２．５．３不同市场环境下多因子量化选股策略的回测分析??为更加全面地评估本文所构建的多因子选股策略的有效性，本文从回测期中挑选出具有??上涨、下跌和震荡趋势的时间区间段，分别在这Ｈ种类别的时间段上对本文所建立的策略效??果与买入并持有沪深３００指数进行比较分析。???策略交易?买入并持有??图３上涨趋势阶段策略交易与买入并持有沪深３００收益情况比较??（１）上涨趋势下多因子量化选股策略的回测分析??在２〇１｜年２月至２〇１｜年６月初讲８４个交易日）这段沪深３００指数具有上涨趋势的时??间段，该策略的效果表现如图３和表§所示。??
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本文编号：2889545