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量化投资的实证研究与分析展望
摘要
本文以一个典型的机器学习量化策略入手,通过分析其中的股票、期货投资情况,对目前流行的量化投资策略进行了回顾、分析与展望。该策略依托量子金服的QuantDesk平台,参考了东方证券发布于2015年6月26日的研究报告《单因子有效性检验——多因子选股模型的基石》,选取多个有效因子,结合多品种策略(股票、期货),采用机器学习的集成算法,在2018年6~9月贸易战背景下进行了实证研究。此文同时对比了目前主流量化投资策略,并对量化投资的结果进行了分析,结果表明,机器学习投资策略效果受贸易战影响极大,需要引进舆情分析或预警系统,以便对于突发事件进行正确的处理,进一步说,人机耦合的复合策略乃至自动化人工智能,将成为量化投资未来的一个值得注意的方向。
作者
杨波 ,光学工程博士,主要研究方向为模式识别、人工智能、数据挖掘、量化投资。
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章节目录
- 一 引言
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二 主体
- (一)半年本地回测结果
- (二)在线实测
- 1.多品种-自适应增强树选股策略-多因子(无期权):初始2亿元资金(1亿元股票,1亿元期货)
- 2.股票分析
- 3.期货分析
- 三 结论
- 附录A 策略简介
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