事件驱动型多因子选股策略研究--基于神经网络分类算法

来源 :对外经济贸易大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：RyanDay

【摘要】

：

多因子选股策略以其较强的解释性在量化投资领域得到广泛应用,但是它只关注线性的基本面和行情指标对收益率的影响,却忽略了事件因素的非线性影响.本研究将多因子模型与事件研究法相结合,采用BP神经网络算法构建事件分类模型,以中证800指数成分股为样本,对于2015年和2016年两年进行回测.研究结果表明,在2015年剧烈震荡的行情中,事件驱动型多因子选股策略有效改善了经典多因子策略的业绩.

【作者】

：

杜涛谢怀军

【机构】

：

对外经济贸易大学信息学院

【出处】

：

对外经济贸易大学

【发表日期】

：

2017年7期

【关键词】

：

多因子选股策略事件驱动分类算法神经网络

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