机器学习择时系列：基于卷积神经网络模型的市场择时策略-华西证券2022量化研究报告

报告摘要

本报告介绍利用卷积神经网络（CNN）模型进行市场择时，通过低纬度技术指标特征抽取和收益率分类，在沪深300指数历史数据上回测获得明显超额收益。CNN相比传统线性模型感受野更宽、非线性表达能力更强，可实现自动化特征抽取，显著提升模式识别能力。报告详细阐述了CNN基本理论、模型构建及回测结果，为量化投资者提供新视角。

📋 核心要点(部分)

1. 卷积神经网络基本理论
2. 卷积神经网络模型
3. 收益率分类模型构建
4. 回测结果分析