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基于Elastic Net惩罚的多因子选股策略 被引量：2

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摘要 弹性网(Elastic Net)是多因子量化选股的有效模型。文章采用逻辑回归中的交叉熵损失函数替代弹性网中均方误差损失函数,建立了逻辑回归弹性网模型(LR-Elastic Net),并使用ADMM算法进行求解,基于该模型构建了LR-Elastic Net策略,并将该策略应用于上证180指数成分股数据的选股。结果显示,LR-Elastic-Net策略比线性回归弹性网策略(OLS-Elastic Net)和逻辑回归套索策略(LR-Lasso)能更加有效地对因子进行筛选,获得更高收益。
作者 舒时克 李路
机构地区 上海工程技术大学数理与统计学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第16期157-161,共5页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(11501055 11801362)。
关键词 逻辑回归 弹性网 ADMM算法 量化投资 多因子选股
分类号 F224.0 [经济管理—国民经济]
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参考文献5

二级参考文献60

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共引文献33

同被引文献18

引证文献2

二级引证文献2

统计与决策
2021年 第16期

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