基于回歸法與GBDT多因子選股研究
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1結(jié)構(gòu)流程圖??.
?與理論基矗??/?*?\?|介紹數(shù)據(jù)來源與備選因子收集,對備選因子進(jìn)行??有效因子篩選???因子檢驗(yàn)與冗余因子剔除,獲取有效因子,構(gòu)建??^?)?回歸模型。??/?\?|通過兩種模型分別構(gòu)建動態(tài)季度投資組合,依椐??多因子選股實(shí)證研究??股票收益率預(yù)測值排名取排名前15的股票,....
圖2.1決策樹構(gòu)造??
?第2章量化理論基本原理???2.3?GBDT理論原理??GBDT?(Gradient?Boosting?Decision?Tree)全稱為梯度提升決策樹,是一種迭??代的決策樹模型,它的主要思想是通過不斷的迭代的方式去減少殘差,通過梯??度方向的優(yōu)化形成許多的回歸決策樹,最后將....
圖3.1皮爾遜相關(guān)熱力圖??通過上述矩陣和熱力圖可以看出,資產(chǎn)負(fù)債率和股東權(quán)益比率,RIS相對強(qiáng)?
?第3章有效因子篩選???的影響力。所以需要通過因子間相關(guān)性檢驗(yàn)把冗余因子剔除,為了保留同類因??子中預(yù)測能力最好、區(qū)分度最高的因子,因此我們還有必要進(jìn)行因子之間的相??關(guān)性的檢驗(yàn),剔除相關(guān)性強(qiáng)的因子,18個因子的皮爾遜相關(guān)系數(shù)熱力圖:??I??—|?…?1?■??奸辦?mu?:....
圖4.1回歸模型凈值曲線??圖中藍(lán)色線為資產(chǎn)組合凈值,其中左側(cè)y軸做了對數(shù)化處理,紅色線為收??益0,益正的界,藍(lán)色曲,為1,在
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