【摘 要】
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TMT行业,是在高新技术背景之下迅速崛起的信息行业,其高成长性一直受到全球投资市场的重点关注,但在这个新型的行业中,传统的投资模型难以有效的对其评估,如何在这样一个高成长的新兴行业中,构建有效投资组合从而获得超额收益率值得我们去探索。与此同时,随着人工智能的蓬勃发展,擅长处理复杂非线性数据的深度学习已经在诸领域获得了成功。本文试图将深度学习的优势运用在难以预测的TMT行业股票数据上,构造一个能够获
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TMT行业,是在高新技术背景之下迅速崛起的信息行业,其高成长性一直受到全球投资市场的重点关注,但在这个新型的行业中,传统的投资模型难以有效的对其评估,如何在这样一个高成长的新兴行业中,构建有效投资组合从而获得超额收益率值得我们去探索。与此同时,随着人工智能的蓬勃发展,擅长处理复杂非线性数据的深度学习已经在诸领域获得了成功。本文试图将深度学习的优势运用在难以预测的TMT行业股票数据上,构造一个能够获得超额收益率的量化选股策略。策略的基本思路是通过股票多因子指标数据预测股价,构造符合预期的投资组合,从而获得良好的投资收益。策略着重于研究如何提高多因子模型对股票价格信息的预测能力,引入了深度学习的深度神经网络（DNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）作为预测模型,模型训练结果的准确与否决定了量化策略能否取得可靠的超额收益率。本文通过反复测试,寻找到了适用A股TMT行业股票数据的模型与参数,发现拥有Re LU激活函数、16节点、单层的LSTM模型在标的数据的预测上表现最佳。且印证了具有时间序列处理能力的LSTM模型在处理股票数据上明显优于传统DNN模型。最后在量化模型的回测中,对投资策略的收益率、夏普率、最大回撤率等进行了分析,发现基于股价涨跌预测构建的LSTM量化投资策略表现优异,跑赢了持有所有TMT行业股票池构造的量化策略,为LSTM模型提供了A股TMT行业上的实证。
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