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基于PCA_Adaboost模型的上市公司投资策略研究
1
作者
叶殷如
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期76-80,共5页
近年来,计算机技术在金融投资决策中的应用越发深入,机构投资决策效率及准确性也因此显著提高,量化投资在国外已经是金融投资领域不可或缺的一股力量,基于机器学习的量化投资决策方法具有可观的应用潜力。围绕中证500指数,使用因子库中...
近年来,计算机技术在金融投资决策中的应用越发深入,机构投资决策效率及准确性也因此显著提高,量化投资在国外已经是金融投资领域不可或缺的一股力量,基于机器学习的量化投资决策方法具有可观的应用潜力。围绕中证500指数,使用因子库中财务、量价、衍生等134个因子,通过PCA降维得到30个主成分因子,结合Adaboost模型进行一篮子个股买卖的预测。实证表明,相比纯Adaboost策略或指数表现,PCA_Adaboost具有更稳定的超额收益,因此,PCA_Adaboost投资策略具有广泛的应用前景。
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关键词
主成分分析
ADABOOST
量化投资
投资决策
机器学习
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职称材料
题名
基于PCA_Adaboost模型的上市公司投资策略研究
1
作者
叶殷如
机构
深圳市前海汇富联合基金管理有限公司
出处
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期76-80,共5页
文摘
近年来,计算机技术在金融投资决策中的应用越发深入,机构投资决策效率及准确性也因此显著提高,量化投资在国外已经是金融投资领域不可或缺的一股力量,基于机器学习的量化投资决策方法具有可观的应用潜力。围绕中证500指数,使用因子库中财务、量价、衍生等134个因子,通过PCA降维得到30个主成分因子,结合Adaboost模型进行一篮子个股买卖的预测。实证表明,相比纯Adaboost策略或指数表现,PCA_Adaboost具有更稳定的超额收益,因此,PCA_Adaboost投资策略具有广泛的应用前景。
关键词
主成分分析
ADABOOST
量化投资
投资决策
机器学习
Keywords
PCA
Adaboost
quantitative investment
investment decision-making
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA_Adaboost模型的上市公司投资策略研究
叶殷如
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2021
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参考文献
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