【摘 要】
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本文以沪深300指数成分股为股票池,构建出一个能持续战胜市场的量化选股模型。第一步先从基本面入手,通过多因子打分模型筛选出50只长期优势股,对应的上市公司经营状况良好,
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,北京师范大学政府管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772044,U1536201)
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本文以沪深300指数成分股为股票池,构建出一个能持续战胜市场的量化选股模型。第一步先从基本面入手,通过多因子打分模型筛选出50只长期优势股,对应的上市公司经营状况良好,具有一定投资价值,但短期内可能受市场震荡影响,未必在一周之内有上涨表现。在第二步引入支持向量分类算法对长期优势股展开技术分析,从中选出本周上涨概率最大的10只优势精选股买入。该模型在2015—2017年累计收益率达73.03%,年化收益率为20.05%,夏普比率为0.54,远超同期沪深300指数的业绩表现。
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