多因子选股模型论文

迁移学习在量化选股中的应用研究
论文摘要随着近年来机器学习、人工智能领域的快速发展,很多国内外学者尝试着将机器学习与量化投资相结合,试图通过数据挖掘的手段,比如SVM(支持向量机模型)、神经网络,集成学习等模...
基于LSTM神经网络的多因子选股模型实证研究
论文摘要近年来,人工智能AI发展之势迅猛,人工智能机器人AlphaGO对战人类大获全胜,“智能+”首次写入2019年国务院政府工作报告,种种迹象无不说明人工智能在我们生活中扮演...
基于回归法和打分法的因子选股模型对比分析
论文摘要一直以来,多因子选股模型是量化投资中十分重要的研究领域。多因子选股模型是量化投资中一种重要的选股模型之一,它能够综合考虑很多影响股票收益率的因素,最后得出一个选股结果。...
基于投资者情绪的多因子选股模型实证研究
论文摘要我国经济的高速发展,带动着人们投资理念的进步,普通民众在资本市场的参与程度与日俱增,对投资的专业技术要求也越来越高。在此背景下,量化投资作为一种可以对投资市场中的各类信...