本文作者:云月怡

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EkcwK 2022-10-01 19:43:10 253 17条评论

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2022年8月9日发
(作者:芮成钢)

基于京津冀地区的量化选股策略研究

作者:闫明杰(通讯作者)石云瑞

来源:《现代经济信息》2021年第18期

闫明杰1(通讯作者)石云瑞21.首都经济贸易大学管理工程学院2.河北科技工程职业

技术大学

摘要:随着中国股市规模的不断扩大,股市在经济生活中起着越来越重要的作用,越来越

多的机器学习模型应用于股票投资活动简要说明对冲基金的分类。本文基于京津冀地区部分股票数据讨论了SVM、PCA-

SVM以及RF-SVM三种量化选股模型。研究结果显示根据投资对象_基金分类,数据的降维处理对优化量化选股模型具有

一定的作用私基金的分类,其中基于RF-SVM的选股模型分类效果相对较好吉林大学科研基金分类,可以提高决策的可靠性和有效性基金分类开放式封闭式,

从而为保守投资者提供一个更加有效的工具社会保险基金预算分类。同时本文为优化其他机器学习选股模型提供了新

思路。

关键词:量化投资;随机森林;支持向量机

一、引言

量化选股基金按收益属性分类,简单来说就是数据挖掘领域的分类问题。其基本步骤为首先构建合适的指标体

系,其次利用量化的数据统计分析工具判断和选择最优的股票进行投资等金融活动基金风格和基金分类的区别。然而近几

年私募基金管理人分类公示,中国股票市场规模逐渐壮大杠杆收购基金的分类,市场内在不足和问题也不断暴露(如投资者盲目投资股票等),

甚至影响了股票市场的发展国家社会科学基金学科分类代码。因而如何引导和帮助投资者转向理性的股票投资活动私募基金规模分类,是当前相

关部门最为重视的难题。在股市决策中基金一年定期是按什么分类的,理性投资的核心就是量化选股。因此,如何探索一个

更为有效的选股模型,是当前急需应对的挑战。

目前中国股票市场形式多样化基金服务分类,影响投资者进行金融投资选股等活动的因素多元化,例如

突发的社会事件、企业新提出的政策、利率的变动、空气质量、心里的情绪波动和业界人士的

建议等等。基于此,如何构建一个更为有效的选股模型尤为重要申请自然基金分类。同时,京津冀协同发展政策

的提出,极大地促进的当地产业经济的发展,也带动了京津冀地区股市的发展私募投资基金托管账户分类,甚至影响着中

国股票市场的波动。那么如何在波动的京津冀地区的股市中更好地进行金融投资选股等活动,

便成为了大多数投资者的一大难题。

针对以上问题美国的基金的分类,本文主要基于京津冀地区部分股票数据介绍了三种量化选股模型,即SVM、

PCA-SVM以及RF-SVM模型,并对其选股结果进行了分析与讨论,为不同投资者选择合适的选股

模型提供了新思路与垃圾分类有关的基金。

二、实证分析

(一)数据指标

本文主要基于京津冀地区部分股票数据对选股模型进行分析与讨论中国基金公司分类标准。因此,本文选取了国

泰安数据库中京津冀地区部分上证A股2018年的财务指标,并从7个方面一共选取了19个指

标表示股票的整体状态场内货币基金分类A类H,详细指标见表1。

本文剔除ST(破产、亏损等)股票和部分数据缺失的股票后,保留了150只股票数据,并对

其数据进行标准化处理按不同标准基金都有哪些分类。其次,本文随机划分130条数据作为训练集请问哪种分类的基金风险更高,其余20条数据作为测试

集国家社科基金中学科分类。其中,我们默认选股模型为二分类模型产业基金的分类,即通过分析股票的收益状况判断是否对该股票进

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