基于机器学习的多因子选股模型比较分析

随着国家经济的快速发展,股票市场不断完善,购买股票成为投资者们的重要的理财方式之一。比起易受主观情绪所干扰的传统选股方法,量化投资以其客观、系统、效率高的特点,在国内不断普及,为机构和个人选股提供了新思路。同时,伴随着计算机技术的不断革新,机器学习逐渐应用于各个领域,将机器学习同量化投资相结合进行选股成为关注的重点。本文采用机器学习的方法,与多因子选股模型相结合,对2018年到2022年的沪深300指数所有成分股数据进行分析。文章首先介绍所使用的模型和方法的原理,然后运用主成分分析方法,对所选取的数据进行降维,将2018年到2021年的数据作为训练集,运用机器学习算法对数据进行模型拟合和参数调整,将2022年前两个季度的数据作为测试集,用调整后的模型进行预测,构造投资组合,与同期的沪深300收益率进行比较。通过结果可以看出,多种机器学习的模型都有不错的表现,其中卷积神经网络模型构造的投资组合收益率更高,更加稳定。

数字人民币实证调查研究

数字人民币是数字经济时代产生的一种新型货币形式,试点、应用和推广数字人民币是数字经济的一项基础工程,也是发展数字经济的重要支撑和基石。自从2019年在深圳、苏州、雄安、成都等多个地区开展数字人民币的试点测试以来,数字人民币的应用试点可谓全面开花,推广进程超出预期,数字人民币的落地和应用迎来加速期。对数字人民币进行调查研究,有助于发现其在推广过程中的问题,推动数字人民币试点、应用与推广的科学化、合理化。本文即是对其的研究报告。