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
报告维度
- 📄 文件全名
- 《因子选股系列之九十六：基于残差网络的端到端因子挖掘模型-东方证券》
- 🎯 适合读者
- 量化研究员金融分析师基金经理
- 📊 核心数据
- 14.97%
- 41.48%
- 9.57%
- 🏷️ 核心议题
- #金融投资#残差网络
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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。
📋 核心要点(部分)
- 研究结论
- 数据集构建
- 模型结构
- 实证分析
- 指数增强策略
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