【摘 要】
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在量化投资领域中,多因子选股模型凭借稳定性高、资金容纳量大等优势被A股市场的广大专业投资者接受和使用。但近年来,模型的同质化愈发严重,A股市场风格频繁变化,基于多因子模型的投资难以获取稳定的可观收益。当前,在人工智能方法广泛应用和计算机运算能力飞速发展的背景下,梳理多因子选股模型在应用中存在的问题,将大数据样本下的机器学习算法与多因子模型相结合,可以为优化多因子投资模型提供一种手段。为了提高多因子
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在量化投资领域中,多因子选股模型凭借稳定性高、资金容纳量大等优势被A股市场的广大专业投资者接受和使用。但近年来,模型的同质化愈发严重,A股市场风格频繁变化,基于多因子模型的投资难以获取稳定的可观收益。当前,在人工智能方法广泛应用和计算机运算能力飞速发展的背景下,梳理多因子选股模型在应用中存在的问题,将大数据样本下的机器学习算法与多因子模型相结合,可以为优化多因子投资模型提供一种手段。为了提高多因子模型对股票超额收益的获取能力,本文使用机器学习技术,对多因子模型中因子选取进行优化,并对因子权重作动态调
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在互联网理财产品中,一方面余额宝规模几乎占市场规模的50%;而另一方面,互联网理财也频频暴露出消费者个人隐私信息私售、P2P平台非法吸收存款或携款跑路等行为。与传统的研究范式相比,行为金融关注影响投资者行为背后的心理因素,使得理论对经济金融现状的解释力更强。因此基于认知偏差的互联网理财产品购买行为研究,具有一定的理论和现实意义。本研究以投资者的认知偏差理论和技术接受模型(TAM)为基础,以TAM中
小微企业的融资问题长期以来一直是世界性难题,国外学者通过对中小企业融资问题研究,提出了“小银行优势”假说,即银行规模与融资对象之间存在“门当户对”规则。由于国情不同,特别是在经济新常态下,随着行业竞争的加剧和金融科技的发展,大型商业银行积极发展小微企业信贷业务,使得“小银行优势”假说在我国的适用性出现了钝化。因此有必要重新研判和审视“规模结构对应”的传统理论基础和政策导向。论文基于佛山金融监管部门
在“互联网+”的大环境下,网络及信息技术的发展提升了传统供应链的运作效率,也进一步催生了农产品双渠道、混合渠道等多种生鲜产品流通模式。农产品市场的流通环节多、冷链体系不完善等问题导致生鲜供应链中产品的损耗较大。然而,随着消费能力的提升和购物观念的转变,消费者对生鲜供应链的产品质量要求逐步提高,新鲜度也成为消费者购买的重要因素之一。因此考虑生鲜产品的生鲜度价值损耗,研究供应链成员的双渠道定价策略,以
网络商品的极大丰富和网络用户的指数级增长使得如何高效地实现信息交互成为了目前学界和实践亟需解决的问题。信息交互简单而言就是指发送和接收信息的过程,是信息的传递与交流活动。针对电子商务平台而言,推荐与搜索是系统中两个最基础的信息交互情境,本研究针对这两个信息交互情境构建了基于语义相似度的用户-商品关联信息交互体系模型。由于对商品资源和用户资源进行恰当的描述是系统实现有效推荐和搜索的前提,本文设计的信
“中国制造2025”是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领,在智能制造工程方面,重点指出,要依托优势企业,紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化,建设重点领域智能工厂/数字化车间。制药企业制药工程项目管理是社会经济发展到一定阶段的产物,是现代管理的重要手段的体现。优化制药工程项目企业管理体系,是强化制药企业管理,开展科学研究和技术创新工作的基本要求,也是规
在我国,光伏行业属于战略性新兴产业,一方面我国效法欧美对可再生能源进行补贴的成功经验,对光伏行业进行补贴,促使光伏行业在国内短期内高速发展,截止2018年底一共有48家企业在国内沪、深两市及香港、美国上市。另一方面,国内产业政策的无序性和非连续性,产业技术开发周期不断缩短,消费者偏好频繁变化等因素导致这个行业具有较高的市场脆弱性,发展过程中出现了土地、限电、补贴拖欠、电网接入、融资等问题。近年来,
随着我国改革开放的步伐逐渐加大,依托互联网进行跨国零售交易已经成为我国对外贸易发展大势所趋的方向之一,出口跨境电商对我国外贸的拉动作用明显。海外仓模式是跨境电商所特有的运营模式,由于依托电子商务平台进行销售的出口企业和中小卖家普遍缺乏建立跨国子公司的资金和能力,海外仓在提供仓储服务外,还是跨境出口企业在境外的延伸,对跨境出口企业维护境外合作伙伴关系,开展消费者本地化服务等对外业务意义重大。跨境出口
近些年来,企业盲目跟风投资的行为屡见不鲜。新能源产业投资过热,电子、力.联网行业竞争激烈,从外卖软件、直播平台等网络公司的激烈厮杀到共享单车的大规模融资实体资产大量投放,企业跟风模仿投资的案例引起厂学术界的广泛关注。企业投资羊群行为也反映了管理者“非理性”的问题。一方面,在信息不对称理论的基础上,假设管理者是理性的经济人,则其在投资过程中受声誉和薪酬因素的影响,会为了追求自身利益最大化而做出可能损
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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,集成学习等模型探索因子与股票收益之间的关系,进而建立多因子模型对股票未来收益进行预测。但上述算法在金融领域应用时存在两个主要问题:1.数据样本不足。虽然金融市场中存在着大量高低频数据可供研究,但是在模型训练过程中时真正有效的样本数据是非常有限的