【摘 要】
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Stacking方法是机器学习中一种重要的集成算法.本文利用Stacking方法将决策树(DT)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和神经网络(BP)多种机器学习模型进行融合,建立DLSB-Stacking模型,并以沪深300指数成分股数据为例进行实证分析,结果表明DLSB-Stacking量化选股模型能够有效地对股票因子进行选择,获得更高的超额收益.
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Stacking方法是机器学习中一种重要的集成算法.本文利用Stacking方法将决策树(DT)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和神经网络(BP)多种机器学习模型进行融合,建立DLSB-Stacking模型,并以沪深300指数成分股数据为例进行实证分析,结果表明DLSB-Stacking量化选股模型能够有效地对股票因子进行选择,获得更高的超额收益.
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