基于残差网络的端到端因子挖掘模型：量化选股新方法

2023-08金融投资📊 东方证券¥3

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报告摘要

本文提出基于残差网络的两阶段因子挖掘模型，利用分钟线和周线数据构建端到端模式，生成因子在沪深300等指数上十日RankIC均值达14.97%，年化超额收益超41%，有效提升选股能力。

本文提出基于残差网络的两阶段因子挖掘模型，利用分钟线和周线数据构建端到端模式，生成因子在沪深300等指数上十日RankIC均值达14.97%，年化超额收益超41%，有效提升选股能力。核心数据:14.97%;41.48%;9.57%。

本报告由东方证券发布,发布于 2023 年。

覆盖 2023 年。

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适合量化研究员、金融分析师、基金经理等读者参考。

重点分析了金融投资、残差网络等议题。