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利来国际 2018-03-21 20:15 阅读:62

插手周期三因子后,大幅淘汰回撤。

周期三因子在随机丛林模子中起到了状态切换的浸染,利来国际w66,晋升预测本领, 随机丛林比XGBoost更适合团结宏观周期因子 随机丛林和XGBoost同为决定树集成模子,(2)在周期因子取值非单调的练习期内(即拐点处),2011年至2016年的投资气势气魄已经不适合于当下,差异状态下对应差异的截面因子选股逻辑,样本外的平均预测正确率从53.61%晋升至53.72%,2. 较短的练习期长度下,模子偏重于遵循离当前更近的截面期样本的投资逻辑,若将来市场投资情况产生变革,超额收益最大回撤平均下降了3.7%,信息比率平均晋升了0.55,周期因子可以或许越发风雅地切分市场状态,中证500行业中性), 【华泰金工林晓明团队金工: 宏观周期指标应用于随机丛林选股 2018-03-21 08:22 来历:华泰证券研究所 原标题:【华泰金工林晓明团队】金工: 宏观周期指标应用于随机丛林选股 宣布时间:2018年3月6日 研究员:林晓明(S0570516010001) 将周期三因子引入随机丛林模子中构建带有因子择时效应的选股计策 本陈诉中,因此单棵树深度根基都在20层以上;而XGBoost模子的迭代进程中每棵决定树都在进修上一棵决定树拟合的残差,回测功效显示, ,选股表示有不变的晋升,我们构建了全A选股计策(回测期:20110201~20180131,从而操作到更多的时间序列信息,则模子存在失效的大概,详细原因如下:(1)过长的练习期长度在投资气势气魄产生转变时(2017年)面对较大回撤,为了防备过拟合,模子可以或许操作到周期因子在拐点地方带来的增量信息,本质上操作了周期因子的两个效应:(1)在周期因子取值单调的练习期内,其集成方法存在必然区别,同时,Calmar比率平均晋升了0.82,宏观周期因子对比传统的截面因子能提供的信息增益较少,利来国际w66.com, 插手周期三因子的随机丛林模子选股表示有不变的晋升 插手了周期三因子的随机丛林模子, 本陈诉中我们选用的练习集数据长度为6个月 综合思量前期人工智能选股系列陈诉的结论和周期因子的特性,而较短的练习期长度(10个月以内)使得模子可以或许实时扭转投资气势气魄。

平均AUC从0.5491晋升至0.5503, 风险提示:插手周期三因子的随机丛林选股模子是对汗青投资纪律的挖掘,我们将多因子截面数据和华泰周期三因子举办归并,单棵树深度根基都在5层以下。

构建了因子择时+选股一体化的随机丛林模子,因此,插手周期三因子的随机丛林模子能得到更好的回测功效,随机丛林模子中每棵决定树都可以得出独立的拟合功效,最后通过平均投票的方法提高预测精度。

随机丛林模子构建的选股组合年化超额收益率平均晋升了2.6%,。

深度更大、分支节点更多的随机丛林模子对比XGBoost模子有更或许率可以或许选中周期因子成为决定树的分支节点,我们选用的练习集数据长度为6个月,而且模子能越发实时地操作到周期因子位于拐点时的信息。

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