【摘 要】
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随着金融工程的不断深入发展,现代化的金融信息系统日益完善,金融数据生命周期正在金融产品开发、构造组合中起着重要作用;特别是通过数学建模（机器学习算法）、图论算法在非欧几里德类型数据的应用等,金融工程的研究方法正逐渐从定性方法往定量发展。学科发展方向有筛股、选时和资产管理配置。本文结合现代投资理论延伸的多因子模型,提出步骤一、二:建立收益解释模型,并提出暴露因子下的选股策略;步骤三:进行分层抽样与明
【基金项目】
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广东培正学院大学生创新创业项目“金融物理在量化投资的应用基于随机森林树等机器学习算法的多因子选股模型在股指期货的实证研究”（项目编号：2021012）;广东培正学院大学生创新创业省级项目“基于区块链底层特性构建金融多场景下的开放交易、多方信任的反欺诈查询与智能定价平台”（项目编号：S202012059005）； 2020年度广东省科技创新战略专项资金项目《基于
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随着金融工程的不断深入发展,现代化的金融信息系统日益完善,金融数据生命周期正在金融产品开发、构造组合中起着重要作用;特别是通过数学建模（机器学习算法）、图论算法在非欧几里德类型数据的应用等,金融工程的研究方法正逐渐从定性方法往定量发展。学科发展方向有筛股、选时和资产管理配置。本文结合现代投资理论延伸的多因子模型,提出步骤一、二:建立收益解释模型,并提出暴露因子下的选股策略;步骤三:进行分层抽样与明确交易逻辑。数据上对指数追踪标的的股票复权后的收盘价进行收益率计算,包括交易参数进行设置等,利用FF三因子模型理论alpha值作为选股指标,动态对大湾区指数成份股仓位进行调整。实证研究在30只大湾区成份股中,基金主动管理过程中进行动态的买入卖出,而不仅是被动地跟踪市场指数购买成份股,回测区间为2011年～2020年末,交易策略获得10年累计收益443.10%。对策建议在A股市场下,基于多因子模型的指数增强仍需考虑到较多监管政策的约束。
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