量化投资论文

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SMO算法的支持向量机选股模型研究
论文摘要随着近年来数理金融的不断完善,以及计算机技术的逐渐成熟,股票量化投资逐步发展起来。支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为很好的分类技术,国内...
基于自注意力神经网络的多因子量化选股研究
论文摘要近年来,随着计算机硬件计算能力的显著提高以及人工智能的飞速发展,量化投资开始在中国金融市场崭露头角。借助于大数据的发展趋势,机器学习逐渐在量化投资领域展现出优势。在众多...
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...