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题名基于支持向量机的多因子选股建模及应用研究
被引量：1
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作者
尹文超
褚庆柱
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机构
青岛科技大学创新创业教育学院
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出处
《数学建模及其应用》
2021年第4期64-71,共8页
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文摘
多因子选股模型是国际上应用最广泛的量化投资模型之一,也是我国量化投资领域关注的热点问题.本文选取2007年1月-2017年11月间我国A股市场正常上市的公司股票作为研究对象,全面选取成长类、估值类、盈利类、技术类和资本结构类5个类别共18个因子构建初始因子池,利用统计分析的方法进行有效因子的筛选和检验.在此基础上,利用支持向量机方法进行多因子选股建模,以月为周期构建投资组合策略.以沪深300和中证500为基准,从模型的收益性、风险性和稳定性3个方面综合评价模型在中国A股市场的表现.结果表明,市净率、净利润增长率、换手率、净资产收益率和每股收益增长率是显著影响过我国A股市场的有效因子.实证结果表明,在2016年1月-2017年11月检验期内,基于支持向量机方法构建的多因子模型选股策略表现稳定,相比于沪深300和中证500指数具有更高的收益率,投资组合净值回撤更小.
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关键词
量化投资
有效因子
支持向量机
多因子选股建模
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Keywords
quantitative investment
effective factor
support vector machine(SVM)
multi-factor stock selection model
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分类号
O29
[理学—应用数学]
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