【摘 要】
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以量化交易策略为核心的量化基金,已经成为海外金融市场最主要的投资方式之一,它通过利用计算机极强的信息处理能力,全方位筛选符合要求的可投资标的物,避免投资盲点生成,同时防止情绪、偏好等个人因素对交易的干扰,可以最大限度实现理性投资。量化投资中最为重要的两个方面:选股及择时,分别从投资组合构建和交易时机捕获两个角度寻求超额收益,若两者结合,即可在恰当的时机买入卖出优质投资组合,控制风险,达到获取稳定收
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以量化交易策略为核心的量化基金,已经成为海外金融市场最主要的投资方式之一,它通过利用计算机极强的信息处理能力,全方位筛选符合要求的可投资标的物,避免投资盲点生成,同时防止情绪、偏好等个人因素对交易的干扰,可以最大限度实现理性投资。量化投资中最为重要的两个方面:选股及择时,分别从投资组合构建和交易时机捕获两个角度寻求超额收益,若两者结合,即可在恰当的时机买入卖出优质投资组合,控制风险,达到获取稳定收益的目的。因此,本文基于国内股票市场实际,运用机器学习技术与优化算法相结合,搭建了基于布谷鸟搜索算法的极限梯度提升算法模型（CS-XGBoost）和长短期记忆神经网络模型（CS-LSTM）,构建从量化选股到与择时相结合的组合策略,在回测期取得了优异的表现。本文以2010年1月1日至2021年12月31日的沪深300最新成分股的日度数据为研究对象,选择了基本面、技术面及情绪指标三大类6个角度共30个因子搭建因子库。通过信息系数IC和信息比率IR检验筛选出与股票下一期收益率高度相关的有效因子共14个,采用堆叠自动编码器（SAE）对其进行深度特征提取,压缩因子维度。其次,采用CS-XGBoost预测个股涨跌趋势并制定选股策略,根据上涨概率的高低选择排名靠前的10只个股构建投资组合,并在2020年1月1日至2021年12月31日期间进行实盘回测,获得了比传统打分法选股、逻辑回归模型（LR）和支持向量机（SVM）更优的趋势分类结果及回测表现,并能稳定跑赢基准收益,获得了37.78%的超额收益。然后根据CS-LSTM模型对指数收盘价的预测,判断整体市场行情,捕捉交易信号,制定选股择时组合策略,最终构建的策略能够稳定跑赢基准收益,并且相较于单个选股策略,它有效抑制了大盘指数下跌的影响,控制仓位,拔高收益、降低风险。研究结果表示,组合策略得到了37.92%的策略收益改进,超额收益为69.23%,夏普比率达到1.712,最大回撤仅为12.75%,降低了2.88%。
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