西南证券：机器学习应用系列：量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用

发布者：wx****3b

2024-07-12

5 MB 35 页

科技西南证券

文件列表：

西南证券：机器学习应用系列：量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用.pdf

下载文档

资源简介

本文首先构建了基于门控循环单元网络（GRU）的深度学习选股模型，通过两层 GRU 层及多层感知器（MLP）神经网络来预测股票收益。模型利用收盘价、开盘价、成交量等 18 个量价特征，对 2018 年 1 月 1 日至今的数据进行训练和回测。结果表明，GRU 模型在回测区间内的 RankIC 为 3.14%，多头组合年化收益率 11.40%，最大回撤率 42.78%，展现出一定的选股能力

加载中...

本文档仅能预览20页

继续阅读请下载文档