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基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略
1
作者
陈友祝
《科学技术创新》
2022年第27期56-59,共4页
将Elastic Net分位数回归应用到多因子选股中,求解过程采用SNCD算法。选取2013年6月28日至2021年7月1日的沪深300指数成分股,选取了共46个因子,回测结果表明,Elastic Net分位数回归在分位点为0.1和0.9时,年化收益率分别达到了38.51%和39...
将Elastic Net分位数回归应用到多因子选股中,求解过程采用SNCD算法。选取2013年6月28日至2021年7月1日的沪深300指数成分股,选取了共46个因子,回测结果表明,Elastic Net分位数回归在分位点为0.1和0.9时,年化收益率分别达到了38.51%和39.67%,远超基准年化收益率17.37%。同时还将Elastic Net分位数回归策略同Lasso分位数回归策略比较,从回测结果的各项指标来看,Elastic Net分位数回归策略可以通过调整不同的分位点来保留更加有效的因子,从而获得更高的年化收益率和超额收益率。
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关键词
Elastic
Net
Lasso
多因子选股
分位数回归
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职称材料
题名
基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略
1
作者
陈友祝
机构
杭州电子科技大学经济学院
出处
《科学技术创新》
2022年第27期56-59,共4页
文摘
将Elastic Net分位数回归应用到多因子选股中,求解过程采用SNCD算法。选取2013年6月28日至2021年7月1日的沪深300指数成分股,选取了共46个因子,回测结果表明,Elastic Net分位数回归在分位点为0.1和0.9时,年化收益率分别达到了38.51%和39.67%,远超基准年化收益率17.37%。同时还将Elastic Net分位数回归策略同Lasso分位数回归策略比较,从回测结果的各项指标来看,Elastic Net分位数回归策略可以通过调整不同的分位点来保留更加有效的因子,从而获得更高的年化收益率和超额收益率。
关键词
Elastic
Net
Lasso
多因子选股
分位数回归
Keywords
Elastic Net
Lasso
Multi-factor strategy
quantile regression
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略
陈友祝
《科学技术创新》
2022
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