【摘 要】
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近年来,量化投资发展迅猛,在资本市场中逐渐占领了重要地位,迅速成为国际投资界的一种新型方法.本文首先在多因子选股模型中,提出一种新的IC加权的方式,即物理和医学中经常用到的半衰期,以半衰的权重来进行度量最近时间内IC对因子权重的影响,即半衰期IC加权.本文结合机器学习中XGBoost方法选取重要因子,然后运用半衰期IC加权对重要因子进行赋权,随后利用常见的IC加权、支持向量机和神经网络这三种方法进
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近年来,量化投资发展迅猛,在资本市场中逐渐占领了重要地位,迅速成为国际投资界的一种新型方法.本文首先在多因子选股模型中,提出一种新的IC加权的方式,即物理和医学中经常用到的半衰期,以半衰的权重来进行度量最近时间内IC对因子权重的影响,即半衰期IC加权.本文结合机器学习中XGBoost方法选取重要因子,然后运用半衰期IC加权对重要因子进行赋权,随后利用常见的IC加权、支持向量机和神经网络这三种方法进行股票的选择,通过对股票年化收益率对四种方法进行比较.本文通过以沪深300成分股作为股票池,选取2010年年初到2019年年初中价值类、成长类、规模类、交投类、情绪类、每股、质量类和风险类这8大类因子的数据,并结合机器学习中XGBoost方法选取出6个重要因子,然后运用半衰期IC加权对重要因子进行赋权,选取排名在前10%的股票,得出的结论为可获得的年化收益率是26.86%,要比年化收益为2.05%的沪深300指数高出24.81%.其次,再利用常见的IC加权、支持向量机和神经网络这三种方法进行股票的选择,分别可以获得年化收益率为8.17%,10.98%,3.39%,可看出三种方法均比沪深300指数年化收益高,说明了利用机器学习方法也可以获得远超基准沪深300指数收益率.然后对各种方法进行比较,得出半衰期IC加权的方法是最为出色的选择,因此这个方法可对量化选股提出新思路.
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机器学习及其衍生的智能系统已经广泛应用于医疗诊断、交通运输等领域.同时,有关机器学习模型与方法的研究也受到了极大的关注.因此,对机器学习及其相关课题的研究具有重要的理论与实际意义.在机器学习中,随机梯度下降（SGD）法是求解经验风险最小化（ERM）问题的常用方法.与梯度下降法不同,SGD方法在每一步迭代中仅计算随机样本对应的梯度,因此每一步具有更低的计算成本.然而,由于随机采样带来的方差,使得SG
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