基于循环神经网络的选股模型改进——金融产品研究2023（中信建投）

本报告针对基础循环神经网络选股模型的缺陷，借鉴混合专家、跳跃连接和多任务学习结构，提出多专家结构提升预测结果稳定性和抗过拟合能力，密集连接多堆叠结构改善模型退化，自定义参数共享多任务结构促进标签共享。实证表明改进模型在绩效稳定性和泛化能力上显著提升，为量化选股提供新思路。

本报告由中信建投发布,发布于 2023 年。

覆盖 2023 年,全文约 16.0。

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适合量化研究员、金融产品经理、投资经理等读者参考。

重点分析了金融投资、金融产品、中信建投等议题。