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基于盈余公告漂移的LGBM多因子量化策略
1
作者
陈怡君
李欣雨
+1 位作者
王潇逸
惠永昌
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期313-322,共10页
在资本市场波动加剧的时代,挖掘有效因子与市场信息,构建合适的投资组合策略,可以实现对风险的控制和获取稳定且持续的超额收益率.选取2018—2022年第1季度中国沪深两市A股上市股票的业绩报告作为研究对象,以公司盈余公告后的1~12周作...
在资本市场波动加剧的时代,挖掘有效因子与市场信息,构建合适的投资组合策略,可以实现对风险的控制和获取稳定且持续的超额收益率.选取2018—2022年第1季度中国沪深两市A股上市股票的业绩报告作为研究对象,以公司盈余公告后的1~12周作为时间窗口,通过研究盈余公告后的股价漂移(post-earnings-announcement drift,PEAD)选取市场异象的代理变量预期外盈余因子与其他5个相关市场异象因子,并使用信息系数(information coefficient,IC)、信息比率(information ratio,IR)和双重排序法进行有效因子的筛选和检验.考虑到本次量化选股是低数据量、低频次、特征值高有效性的分类任务,采用基于轻量梯度提升树的多因子量化策略构建投资组合预测股票的收益率,并与传统量化策略(简单打分法、基于预期外盈余的单因子模型、IC值加权的多因子选股模型)、基于其他机器学习模型(支持向量回归(support vector regression,SVR)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)与分布式梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost))的量化策略进行对比.实证结果表明,在基于A股市场第1季度PEAD效应的股票超额收益率预测中,轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)机器学习多因子量化策略构建的投资组合在多空组合中实现的年均收益率达到21.633%,超过基准年化收益率20.184%.LGBM多因子量化策略构建的投资组合在A股市场表现优异,较其他量化策略有显著提升且更为稳定,可更好地控制组合风险并获取更高的超额收益.
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关键词
数字经济
量
化投资
多因子选股
轻量梯度提升树
盈余公告后漂移
异象因子
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职称材料
三峡水库中长期径流预测及不确定性分析研究
被引量：
4
2
作者
黄华平
郦于杰
+1 位作者
王栋
靳高阳
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第3期80-85,共6页
以三峡水库为例,采用轻量梯度提升树(LGB)对1965-2016年逐月流量过程开展了中长期预测研究,并在其基础上结合水文不确定性处理器(HUP)对预测结果的不确定性进行了定量分析,得到以下结论:(1)各精度指标结果表明,与GBDT模型相比,LGB模型...
以三峡水库为例,采用轻量梯度提升树(LGB)对1965-2016年逐月流量过程开展了中长期预测研究,并在其基础上结合水文不确定性处理器(HUP)对预测结果的不确定性进行了定量分析,得到以下结论:(1)各精度指标结果表明,与GBDT模型相比,LGB模型在率定期及验证期均具有更高的精度,能较好地应用于三峡水库中长期径流预测中;(2)基于HUP模型提取的倾向值预报(Q50值)精度显著高于LGB模型结果,尤其对于汛期径流的提升效果更为显著;(3)90%不确定性区间在率定期及验证期均能以较窄带宽覆盖多数实测点据,且相对偏移程度较小,说明不确定性分析结果是合理可靠的。
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关键词
三峡水库
中长期预测
轻量梯度提升树
HUP处理器
不确定性分析
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职称材料
题名
基于盈余公告漂移的LGBM多因子量化策略
1
作者
陈怡君
李欣雨
王潇逸
惠永昌
机构
西安航空学院图书馆
西安交通大学数学与统计学院
中国平安财产保险股份有限公司海南分公司
出处
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期313-322,共10页
基金
国家社会科学基金资助项目(23BTJ057)。
文摘
在资本市场波动加剧的时代,挖掘有效因子与市场信息,构建合适的投资组合策略,可以实现对风险的控制和获取稳定且持续的超额收益率.选取2018—2022年第1季度中国沪深两市A股上市股票的业绩报告作为研究对象,以公司盈余公告后的1~12周作为时间窗口,通过研究盈余公告后的股价漂移(post-earnings-announcement drift,PEAD)选取市场异象的代理变量预期外盈余因子与其他5个相关市场异象因子,并使用信息系数(information coefficient,IC)、信息比率(information ratio,IR)和双重排序法进行有效因子的筛选和检验.考虑到本次量化选股是低数据量、低频次、特征值高有效性的分类任务,采用基于轻量梯度提升树的多因子量化策略构建投资组合预测股票的收益率,并与传统量化策略(简单打分法、基于预期外盈余的单因子模型、IC值加权的多因子选股模型)、基于其他机器学习模型(支持向量回归(support vector regression,SVR)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)与分布式梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost))的量化策略进行对比.实证结果表明,在基于A股市场第1季度PEAD效应的股票超额收益率预测中,轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)机器学习多因子量化策略构建的投资组合在多空组合中实现的年均收益率达到21.633%,超过基准年化收益率20.184%.LGBM多因子量化策略构建的投资组合在A股市场表现优异,较其他量化策略有显著提升且更为稳定,可更好地控制组合风险并获取更高的超额收益.
关键词
数字经济
量
化投资
多因子选股
轻量梯度提升树
盈余公告后漂移
异象因子
Keywords
digibal economy
quantitative investment
multi-factor stock selection
lightweight gradient lifting tree
post-earnings-announcement drift
anomaly factor
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
三峡水库中长期径流预测及不确定性分析研究
被引量：
4
2
作者
黄华平
郦于杰
王栋
靳高阳
机构
中水珠江规划勘测设计有限公司
浙江省水利水电勘测设计院
长江水利委员会水文局
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第3期80-85,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1508200)。
文摘
以三峡水库为例,采用轻量梯度提升树(LGB)对1965-2016年逐月流量过程开展了中长期预测研究,并在其基础上结合水文不确定性处理器(HUP)对预测结果的不确定性进行了定量分析,得到以下结论:(1)各精度指标结果表明,与GBDT模型相比,LGB模型在率定期及验证期均具有更高的精度,能较好地应用于三峡水库中长期径流预测中;(2)基于HUP模型提取的倾向值预报(Q50值)精度显著高于LGB模型结果,尤其对于汛期径流的提升效果更为显著;(3)90%不确定性区间在率定期及验证期均能以较窄带宽覆盖多数实测点据,且相对偏移程度较小,说明不确定性分析结果是合理可靠的。
关键词
三峡水库
中长期预测
轻量梯度提升树
HUP处理器
不确定性分析
Keywords
Three Gorges Reservoir
medium and long term forecasting
LGB model
hydrological uncertainty processor
uncertainty analysis
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于盈余公告漂移的LGBM多因子量化策略
陈怡君
李欣雨
王潇逸
惠永昌
《深圳大学学报（理工版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
三峡水库中长期径流预测及不确定性分析研究
黄华平
郦于杰
王栋
靳高阳
《中国农村水利水电》
北大核心
2022
4
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