证券投资深度学习_20170711-广发证券-深度学习研究报告之三：深度学习新进展：Alpha因子再挖掘...
近年
来，国内外知名的
IT
公司，如谷歌、微软、百度、腾讯等纷纷在人工智能
上发力，
创造了一系列突破性成果。
同时，
海外的对冲基金和投资银行也开
始在人工智能上进行布局。
Citadel
、
Two Sigma
、桥水基金、文艺复兴科技
公司等公司都已经建立自己的人工智能团队。
深度学习技术进展
近年来，深度学习技术上有了许多的提高，学者们提出了
ReLU
激活
函数、
Dropout
、
Batch Normalization
、残差神经网络等新的模型和技术。新
的技术手段大大提升了深度学习模型的性能，
使得深度学习在语音识别、
图
像识别、
自然语言处理、
推荐系统、
深度增强学习、
医药生物等领域都获得
了巨大的成功。
深度学习选股策略
本报告从股票市场选取了一些常用的选股因子和技术指标，作为股票
样本的输入特征，
通过训练深度学习预测模型，
对股票未来走势进行预测打
分和选股交易。
实证分析表明，
深度学习预测模型可以用于月频调仓的选股交易上。
实
证策略每次调仓时从全市场选取
10%
的股票进行配置，用中证
500
指数对
冲，
样本外年化收益率为
20.3%
，
最大回撤为
-4.77%
，
月度胜率为
88.0%
。
策略的整体表现不俗。
从深度学习选股因子与传统风格因子的相关性分析可以看到，深度学
习选股因子与常见风格因子(规模、反转、流动性、估值)的相关性不高，
可以考虑将深度学习因子与传统风格因子进行进一步的结合。
风险提示
策略模型并非百分百有效，市场结构及交易行为的改变以及类似交易
参与者的增多有可能使得策略失效。
图
1
深度学习策略表现
分析师：
安宁宁
S0260512020003
0755-********
ann@gf.com.cn
相关研究：
深度学习系列之一：深度学
习之股指期货日内交易策略
2014-06-18
深度学习系列之二：深度学
习算法掘金
ALPHA
因子
2014-06-19
联系人：
文巧钧
0755-********
wenqiaojun@gf.com.cn
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