【摘 要】
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在量化投资模型中,多因子模型最为经典,其主要思想为寻找并论证与股票收益相关的因素,并通过这些因素对股票的收益进行预测,之后各类投资者利用构建好的模型建立策略选择股票并进行投资以获取高收益。投资者买入模型预测的收益最高的股票池并以此获得超额收益。而随着机器学习技术的持续发展,电子计算机处理高维数据的能力也有了质的飞跃,因此本文通过机器学习构建多因子选股模型,并研究出相应的选股策略,使用传统多因子模型
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在量化投资模型中,多因子模型最为经典,其主要思想为寻找并论证与股票收益相关的因素,并通过这些因素对股票的收益进行预测,之后各类投资者利用构建好的模型建立策略选择股票并进行投资以获取高收益。投资者买入模型预测的收益最高的股票池并以此获得超额收益。而随着机器学习技术的持续发展,电子计算机处理高维数据的能力也有了质的飞跃,因此本文通过机器学习构建多因子选股模型,并研究出相应的选股策略,使用传统多因子模型筛选股票,在结合特殊事件因子对选出的股票进行优化,尝试多种优化方法,并对比不同优化方法的绩效,寻找最优投资策略。本文首先对多因子选股模型的历史与发展做了简单概括,并详细阐述了机器学习原理与超预期因子的来龙去脉。接着结合三种评测方法搭建单因子测试框架,用于因子择时。之后将2017年至2021年的股票收益与因子数据作为本文的测试数据,使用因子分析框架对因子进行打分,按分数高低对因子进行有效筛选。最后构建LightGBM模型对股票收益进行滚动预测,并对比默认参数与调参优化后模型的提升状况,在2018年7月至2021年7月为滚动预测的样本外数据,在模型选股跑出策略基准后,尝试使用超预期因子在策略基准上进行优化,通过回测发现超预期因子在绝对收益上优化程度并不大,但是可以通过使用超预期因子在策略基准股票池上进行二次筛选,使得超额收益在时序上表现得更加稳健,在策略收益略有提升的情况下,夏普比和最大回撤均有改善。
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