基于深度学习的高频交易策略:量化投资新方法,年化超额收益4%
本报告提出基于深度学习的高频交易策略,通过降维技术优化参数选择,避免过拟合。自2015年至2019年,相对上证50年化收益3.94%,最大回撤仅-0.45%;相对沪深300年化收益4.19%,最大回撤-0.21%,信息比例高达19.95。
本报告提出基于深度学习的高频交易策略,通过降维技术优化参数选择,避免过拟合。自2015年至2019年,相对上证50年化收益3.94%,最大回撤仅-0.45%;相对沪深300年化收益4.19%,最大回撤-0.21%,信息比例高达19.95。
本报告提出基于深度学习的高频交易策略,通过降维技术优化参数选择,避免过拟合。自2015年至2019年,相对上证50年化收益3.94%,最大回撤仅-0.45%;相对沪深300年化收益4.19%,最大回撤-0.21%,信息比例高达19.95。
本报告提出基于深度学习的高频交易策略,通过降维技术优化参数选择,避免过拟合。自2015年至2019年,相对上证50年化收益3.94%,最大回撤仅-0.45%;相对沪深300年化收益4.19%,最大回撤-0.21%,信息比例高达19.95。核心数据:3.94%;4.19%;19.95。
本报告由国泰君安发布,发布于 2020 年。
覆盖 2020 年,全文约 17。
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适合量化投资者、金融工程师、研究员等读者参考。
重点分析了金融投资、学习等议题。