基于PCANet的价值成长多因子选股模型

张宁; 石鸿伟; 郑朗; 单子豪; 吴浩翔

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基于PCANet的价值成长多因子选股模型

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作为量化投资程序中的重要组成部分,量化多因子选股模型是通过历史金融数据建模来预测股票收益,该模型中引入了包括深度学习在内的众多机器学习方法。文中则首次探究了PCANet这样一种深度架构在量化选股中的应用。具体来说,该框架一方面将金融时序数据转换为二维图像数据,从而将金融时间序列预测问题转变为图像分类问题;另一方面将PCA应用于深度架构,充分发挥其能力,同时提供了金融行业可以理解和反馈的可解释性。两年的实际数据回测表明,该方法获得了57.17%的夏普比率、16.84%的超额收益以及-18.14%的最大回撤。相比传统的线性回归模型和深度学习的CNN模型,所提基于PCANet的价值成长多因子选股模型获得了更高的超额收益和夏普比率,同时保持了继承于PCA的特征提取的解释性。

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来源
《计算机科学》 |2020年第s02期|64-67|共4页
作者
张宁; 石鸿伟; 郑朗; 单子豪; 吴浩翔;
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作者单位

中央财经大学金融学院;

北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类证券市场;
关键词
PCANet; 多因子选股; 超额收益; 夏普比率; 因子图;

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