【摘 要】
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弹性网(Elastic Net)是多因子量化选股的有效模型。文章采用逻辑回归中的交叉熵损失函数替代弹性网中均方误差损失函数,建立了逻辑回归弹性网模型(LR-Elastic Net),并使用ADMM算法进行求解,基于该模型构建了LR-Elastic Net策略,并将该策略应用于上证180指数成分股数据的选股。结果显示,LR-Elastic-Net策略比线性回归弹性网策略(OLS-Elastic Net)和逻辑回归套索策略(LR-Lasso)能更加有效地对因子进行筛选,获得更高收益。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11501055,11801362)。
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弹性网(Elastic Net)是多因子量化选股的有效模型。文章采用逻辑回归中的交叉熵损失函数替代弹性网中均方误差损失函数,建立了逻辑回归弹性网模型(LR-Elastic Net),并使用ADMM算法进行求解,基于该模型构建了LR-Elastic Net策略,并将该策略应用于上证180指数成分股数据的选股。结果显示,LR-Elastic-Net策略比线性回归弹性网策略(OLS-Elastic Net)和逻辑回归套索策略(LR-Lasso)能更加有效地对因子进行筛选,获得更高收益。
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