AI赋能金工研究，量化配置稳健守正。我们使用AI深度学习模型进行股票收益预测构建选股因子，并将深度学习因子应用到风格轮动策略，还将风格轮动应用到资产配置策略中的股票类资产中，测算结果表明深度学习模型的应用可以提升上述策略表现。AI模型训练深度学习因子——基于TCN/Timesnet/Master+GRU。基于深度学习中的多个时序模型...
该研究针对股票市场中数据漂移的问题,提出了 Master(MArket-guided Stock TransformER)模型,主要做出了两方面的创新: 1、 市场特征门控模块:将市场状态以宽基指数对应指标的形式显式表达,并通过门控模块 输入神经网络,对个股特征进行动态加权; 2、 多维注意力特征提取模块:模型主体由两层标准自注意力层以及...
本篇报告基于朝阳永续分析师一致预期数据,从 3 个方向展开研究: (1)更多分析师覆盖的股票,可能预示着股票未来回报更高,但也可能受股票市值大、近 期上涨、换手高、机构持仓多等其他因素干扰,剔除这些因素后的异常覆盖因子,选股效 果更稳定。 (2)分析师的评级推荐可直接构建选股信号,如果根据过往推荐数据,筛选具有...
金工研究杂志简介 省级期刊工业类 金工研究杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号:11-3487/R。坚持指导性与实用性相结合的原则,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。 该杂志旨在促进金属加工和金属材料领域的学术交流和科技进步,为科研人员、工程师和学术界提供一个分享最新研究成果和技术创新的平台。关注各种金属加工技...
他曾在日本学习技术、技巧,并且学习了古代金工技术所包含的思维方式和工作方式。这些过程需要无限的耐心和专注,而Meeten很快就在其中感受到了与太极哲学的联系。而正是太极“平衡、和谐”的哲学内涵,促使他创作出富有表现力的作品,在艺术之路上走得...
金工深度研究:ETF市场格局未定,未来发展仍可期-241114-华泰证券 这份报告主要讨论了中国内地ETF市场的现状和未来发展潜力。报告指出,ETF市场近年来快速扩张,规模和数量都在不断增加,尤其是股票型ETF占据了市场的主要份额。尽管市场竞争激烈,但被动投资的理念已经深入人心,ETF因其高透明度和便捷性成为投资者参与市场的重要...
金工深度研究:博采众长,分析师预期类因子初探 下载积分: 1500 内容提示: 正文目录 证券分析师与价值发现 ... ... ... 5 分析师异常覆盖因子 ... ... ... 7 分析师覆盖统计 ...
本研究介绍一种低成本、高通用性的正则化方法——Sharpness Aware Minimization(SAM),从优化器的角度提升模型的泛化性能。在 GRU 基线 模型的基础上,采用传统优化器 AdamW、SAM 优化器及其四种改进版本 进行对照实验。结果表明应用 SAM 优化器能显著提升模型预测因子的多头 端收益,且基于各类 SAM 模型构建的指数增强组...
AI赋能金工研究,量化配置稳健守正。我们使用AI深度学习模型进行股票收益预测构建选股因子,并将深度学习因子应用到风格轮动策略,还将风格轮动应用到资产配置策略中的股票类资产中,测算结果表明深度学习模型的应用可以提升上述策略表现。 AI模型训练深度学习因子——基于TCN/Timesnet/Master+GRU。基于深度学习中的多个时序模型...