【摘 要】
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量化投资在国外兴起已有半个多世纪,而在国内的发展还属于初级阶段,但随着我国金融深化改革的推进,关于量化投资的在A股市场的应用研究开始逐渐增多。特别是在数据挖掘技术空前发展的情况下,不乏利用机器学习等数据挖掘技术进行量化投资的研究,但此类研究常常陷入过拟合且可解释性差的困境。而随机森林算法作为一种成熟稳定且性能优越的机器学习算法,尤其适合应用在多因子模型中进行量化选股。探索随机森林算法在多因子选股上
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量化投资在国外兴起已有半个多世纪,而在国内的发展还属于初级阶段,但随着我国金融深化改革的推进,关于量化投资的在A股市场的应用研究开始逐渐增多。特别是在数据挖掘技术空前发展的情况下,不乏利用机器学习等数据挖掘技术进行量化投资的研究,但此类研究常常陷入过拟合且可解释性差的困境。而随机森林算法作为一种成熟稳定且性能优越的机器学习算法,尤其适合应用在多因子模型中进行量化选股。探索随机森林算法在多因子选股上的应用,对促进量化选股理论的发展有着重要的意义。本文以沪深300成分股为研究对象,旨在利用随机森林算法建立一个相较于传统选股模型更有效的模型。首先通过研究经典的量化投资相关文献,提取其中的核心技术与核心思想,再将其结合机器学习算法理论,构筑了一个具有创新性的随机森林选股模型。随后在实证部分,分别使用传统的多因子模型与随机森林模型在A股市场进行回测,并将模型回测结果进行比较,发现随机森林选股模型的收益显著高于传统模型,且风险稳定。因此得出随机森林模型相较于传统的多因子模型是更有效的选股模型,值得广大投资者使用。本文虽然保留了传统的因子选择方法来筛选因子,但是创新的使用随机森林算法进行选股,将经典的方法结合新兴的技术,得到了更可观的投资收益;同时采取了创新的数据处理方法,使用滚动数据集与月度数据训练模型,使得模型的时效性与稳定性非常强。选股方法与数据处理的双重创新,使得随机森林选股模型可解释性更强、稳定性更好,且更能适应市场风格的切换,在实盘交易中具有一定的应用价值。
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