基于gcForest的多因子量化选股策略

作     者：王伦 李路 WANG Lun;LI Lu

作者机构：上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2020年第56卷第15期

页      面：86-91页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金(No.11501055 No.11801362) 

主　　题：多因子选股 多粒度扫描 gcForest算法 

摘      要：为了获取股票市场更高的超额收益,提高股票涨跌预测准确率,将gcForest(深度森林)算法引入了股票投资市场,建立基于gcForest多因子量化投资策略,每月月末在沪深300成分股中买入gcForest算法预测上涨的前30支股票,并进行回测。研究结果表明,gcForest算法的年化收益率为29.2%,远超基准年化收益率15.0%,并且获得了15.8%的超额收益。同时还将gcForest算法同随机森林和支持向量机算法进行了比较,从各项技术指标综合分析来看,gcForest算法在股市行情平稳和上涨时期都较其他算法有着明显的优势。