基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略

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。