【摘 要】
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近年来,机器学习方法不断被应用于各个产业,它能通过以往的数据和经验,提升自身的预测性能。基于这种特点,不少从业者将其引入量化投资领域。在此背景下,本文提出改进的XGBoost,基于该改进模型在中国A股市场上构造Alpha策略,并应用于量化投资领域。该改进模型可表示为RF-BOA-XGB模型,主要由三部分组成:使用随机森林筛选重要因子、使用贝叶斯最优化算法挑选XGBoost的最优超参数以及使用XGB
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近年来,机器学习方法不断被应用于各个产业,它能通过以往的数据和经验,提升自身的预测性能。基于这种特点,不少从业者将其引入量化投资领域。在此背景下,本文提出改进的XGBoost,基于该改进模型在中国A股市场上构造Alpha策略,并应用于量化投资领域。该改进模型可表示为RF-BOA-XGB模型,主要由三部分组成:使用随机森林筛选重要因子、使用贝叶斯最优化算法挑选XGBoost的最优超参数以及使用XGBoost预测中国A股月度股票收益率。首先本文使用财务因子、行情因子和风险因子共164个因子作为初始因子库,在使用随机森林挑选出重要因子后,利用贝叶斯最优化算法对XGBoost的五个超参数进行调优,并将最优超参数代入XGBoost中,然后使用XGBoost滚动预测A股股票月度收益率。其次,根据RF-BOA-XGB的预测结果,按月度股票收益率高低划分五分位股票组合,构造了多空组合。最后,本文测试了该多空组合在2008年7月到2019年10月共136个月中的业绩表现,同时将其与HS300指数和五种基准模型进行了对比分析,并评估了多空组合的业绩及RF-BOA-XGB的性能。实证结果表明:第一,通过有效因子筛选,本文发现行情因子、风险因子和财务因子中的发展能力因子能在长期内有效预测中国A股月度股票收益率。第二,与HS300指数相比,RF-BOA-XGB多空组合获得了更高的总收益率、复合年化收益率、月平均收益率和夏普比率,同时拥有更低的最大回撤率,该投资组合能在长期打败HS300指数。第三,RF-BOA-XGB多空组合在中国A股市场上能获取显著的Alpha收益。第四,通过将RF-BOA-XGB与五种基准模型对比,发现通过组合的方法确实能提高RF-BOA-XGB的预测性能。
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