【摘 要】
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运用机器学习KNN算法,筛选了11个因子,利用历史指标以及对应的涨跌情况训练模型,使用前一天指标预测当前交易日个股的涨跌情况。以沪深300成分股票作为标的,当预测上涨概率大
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运用机器学习KNN算法,筛选了11个因子,利用历史指标以及对应的涨跌情况训练模型,使用前一天指标预测当前交易日个股的涨跌情况。以沪深300成分股票作为标的,当预测上涨概率大于给定阈值时买入股票,并设置止盈与止损点,作为卖出时机。以历史数据回测,结果表明:综合年化收益率、收益波动率、最大回撤等指标分析,KNN模型表现较好,年化收益率比原来提高了11.6%,且波动率较小,即取得该收益率的偶然性及可能面临的的最大亏损较小,表示基于KNN算法的A股量化交易策略性能好。
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