基于Logsig-RNN的高频数据低频化选股因子：机器学习系列之三

本报告介绍Logsig-RNN模型，有效缓解传统RNN在处理高频序列时的过长或过密问题，将高频量价数据低频化后构造周度深度学习因子LogsigRNN_week，该因子表现优异且与传统因子相关性较低，为量化选股提供增量信息。

本报告由东北证券发布,发布于 2023 年。

覆盖 2023 年,全文约 22.0。

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适合量化投资者、金融研究员、数据科学家等读者参考。

重点分析了金融投资、Logsig、RNN等议题。