【摘 要】
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量化投资经过几十载的发展,逐渐在主流的投资策略中占据一席之地。随着境内的投资者们对财富增值的渴求,我国资管行业规模也日益增长,从体量上看,境内的量化投资市场也已处于快速发展的阶段,为满足民间资本对更多样化投资产品的需求,量化投资有其独特的研究价值。本文先将机器学习与动量效应相结合的角度构建多因子行业板块轮动量化投资策略。在动量方面,选取九大行业指数近十六年的数据作为样本数据,首先对绝对动量和相对动
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量化投资经过几十载的发展,逐渐在主流的投资策略中占据一席之地。随着境内的投资者们对财富增值的渴求,我国资管行业规模也日益增长,从体量上看,境内的量化投资市场也已处于快速发展的阶段,为满足民间资本对更多样化投资产品的需求,量化投资有其独特的研究价值。本文先将机器学习与动量效应相结合的角度构建多因子行业板块轮动量化投资策略。在动量方面,选取九大行业指数近十六年的数据作为样本数据,首先对绝对动量和相对动量的存在性进行探究,接着结合两种动量构建双动量板块轮动策略。在机器学习方面,提出了基于主成分分析和注意力机制来优化长短时记忆模型（PCA-Attention-LSTM）的消费行业板块指数预测方法。首先对指数日常数据生成技术指标,通过主成分分析提取重要特征,根据长短时记忆神经网络（LSTM）学习输入特征的内部变化规律,并利用注意力机制计算LSTM隐层状态的不同权重,结合注意力权重和LSTM神经网络进行指数预测,此外,在预测方法的基础上引入了股票的异同移动平均线和均线指标,提供了一种每日轮动自动捕捉交易点的短频量化交易策略。采用注意力机理,分别对LSTM的各个状态进行加权,并将其与LSTM网络相组合,以进行指数预测。最后,将双动量与机器学习相结合,在持有指数期间,对行业指数进行的买卖判断,进一步加强收益,最后与沪深300指数进行对比分析,结果表明本文策略各方面皆优于对比策略,累计收益率是同期沪深300的三倍多,最大回撤减少20%,16年的年化复合收益提升8%左右。研究可知,动量效应和机器学习相结合的量化投资策略在控制损失的同时能够获得显著的超额收益。
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