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基于行业轮动策略的多因子选股模型实证研究.【摘要】：上世纪八十年代,随着金融自由化的蓬勃发展,以及对现代金融理论逐渐深入的研究,金融工程应运而生,其借助庞大而先进的金融信息系统,重新构造、拆解与组合现有的金融数据状况,并通过建立数学模型...
因子轮动研究系列之一：基于机器学习方法的A股市值风格轮动研究.1、本文以市值因子(流通市值)的信息系数为预测对象，充分利用宏观、市场和因子自身特征三方面的数据，在机器学习模型(Adaboost、逻辑斯特回归)的框架下，对未来一个月的市值风格表现进行...
“泰迪杯”数据挖掘挑战赛参赛论文I机器学习优化股票多因子模型的研究与实证分析摘要本文以中国A股市场所有股票和Auto-Trader中十二大类500多个因子作为研究对象，利用机器学习方法对多因子选股模型进行了优化，并基于风险管理模
在有了多因子模型框架之后，就是寻找因子的问题了。.通常情况下，影响股票收益率的因子通常可以分为三类：宏观经济因子、基本面因子、统计面因子.（1）宏观经济因子，宏观经济因子通常只可观察的宏观经济序列数据，比如GDP、CPI、利率等。.但是宏观...
来源:量化投资与机器学习.原标题：如果你研究多因子模型，这篇文章看不懂就别玩了！.摘.要.收益率均值和因子暴露在截面上的关系就是多因子模型研究的问题。.本文讨论一些平时在使用多因子模型时遇到的常见问题，如截面回归vs时序回归、使用...
1.行业轮动策略：从行业重新聚类再出发.1.1行业轮动策略目前主要方法及其优劣分析.传统行业轮动策略一般是基于中信行业或者申万行业进行轮动，一般来说有两种行业轮动方法：一种是基于截面分析，类似于多因子选股，即寻找影响所有行业的共同因子...
原标题：拥挤交易：行业轮动与因子择时策略的构建.量化投资与机器学习公众号独家解读.量化投资与机器学公众号QIMLInsight——深度研读系列是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。.公众号遴选了各大顶刊最新论文，按照理解和提炼的方式...
经过前两篇文章，我们把多因子选股策略三大步骤：因子的选取，检验，冗余因子剔除等介绍了一遍，接下来这一篇将利用已经得到的结论，完成最后一步，策略的实现。我们根据前两篇文章的内容，我们选取以下因子来构建策略：TAGRT...
多因子模型的业绩归因评价体系.pdf,金融工程|金工专题报告金融工程证券研究报告2018年04月10日作者多因子模型的业绩归因评价体系吴先兴分析师SAC执业证书编号：S1110516120001wuxianxing@即使风格相似、收益表现相似的组合，其...
多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，...
基于行业轮动策略的多因子选股模型实证研究.【摘要】：上世纪八十年代,随着金融自由化的蓬勃发展,以及对现代金融理论逐渐深入的研究,金融工程应运而生,其借助庞大而先进的金融信息系统,重新构造、拆解与组合现有的金融数据状况,并通过建立数学模型...
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在有了多因子模型框架之后，就是寻找因子的问题了。.通常情况下，影响股票收益率的因子通常可以分为三类：宏观经济因子、基本面因子、统计面因子.（1）宏观经济因子，宏观经济因子通常只可观察的宏观经济序列数据，比如GDP、CPI、利率等。.但是宏观...
来源:量化投资与机器学习.原标题：如果你研究多因子模型，这篇文章看不懂就别玩了！.摘.要.收益率均值和因子暴露在截面上的关系就是多因子模型研究的问题。.本文讨论一些平时在使用多因子模型时遇到的常见问题，如截面回归vs时序回归、使用...
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多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，...
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