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从线性模型到深度学习:和MATLAB共同见证股票收益预测的进化
海通证券股份有限公司 冯佳睿
收益预测是股票投资过程中最重要的步骤。
传统做法是使用线性思维下的多因子模型。即通过分析因子历史选股能力,预测因子收益,并得到股票的预期收益率。其中,股票预期收益与实际收益的相关系数IC及相关系数的信息比率IC-IR,是评价收益预测模型的重要指标。市场的不断进化使线性模型遭遇很大的挑战。于是,深度学习模型,如RNN/LSTM,成为当前一类主流的收益预测方法。即,通过神经网络提取数据信息,再经过非线性的合成与加工,得到股票的预期收益率。
以上两种重要方法,从初始的数据处理到最终的结果输出,均可在MATLAB内形成一站式的解决方案。
市场的不断进化使线性模型遭遇很大的挑战。于是,深度学习模型,如RNN/LSTM,成为当前一类主流的收益预测方法。即,通过神经网络提取数据信息,再经过非线性的合成与加工,得到股票的预期收益率。
以上两种重要方法,从初始的数据处理到最终的结果输出,均可在MATLAB内形成一站式的解决方案。
出版年份: 2022 年 6 月 20 日
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