根据中国基金业协会数据统计截至2019年初,我国私募证券市场股票策略中一共有近3万余只产品,而量化仅为1千余只,而根据海外对冲基金研究机构HFR发布的统计数据显示,海外量化基金管理的规模占总管理规模的比例高达30%左右。到目前为止,市场上权益类的量化产品不足,机器学习技术在国内权益市场投资上的应用还处于起步阶段,但是随着我国投资市场的日渐成熟和经济稳定向好的发展,私募量化基金的增长空间和量化产品的需求量都十分巨大,本文正是针对这一需求设计的产品。本文数据来源于wind数据库,以中证500指数为参考基准,将剔除“ST”股、“PT”股和次新股后的中证500成分股作为待选股票。首先选取2018年年报中的基本面因子搭建初步的选股指标体系,用Lasso模型对指标体系进行优化,筛选出与股价相关性最强的指标,并用选出的指标给待选股票打分,挑选出得分前10的股票。然后用机器学习领域的LSTM模型从2019年4月30日往后以50天为周期追踪这10只股票价格变动,每个周期将这10只股票中价格跌幅不超过10%的股票选中,组成基金产品。由此选出的股票既兼顾了公司的基本面情况,又回避了因市场波动引发股价回撤带来的损失,提升了产品的竞争能力,丰富了权益类量化产品市场。在297天的持有期内,本文的股票基金产品的各方面表现均佳,其年化收益率为41.42%,同期大盘的年化收益率为9.92%,产品的贝塔值为0.9052,最大回撤则仅有11.62%,回撤幅度低于大盘的12.74%,夏普比率为1.5858,远高于大盘的0.3044,该产品不仅大幅降低收益回撤,而且提高了产品的超额收益,使得产品的收益性和稳定性大幅提升。