浙商证券-金融工程深度:金股数据库及金股组合增强策略-二--221212

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金股数据库2.0版本,以更全面视角刻画分析师推荐金股的走势特征。在2.0版本数据库基础上,开发金股组合增强策略,新策略相对于1.0版本各有优劣。 纯胜率角度金股数据库存在局限性 金股数据库1.0刻画推荐的角度有限,仅包含统计期推荐绝对收益成功率和产生超额成功率两个角度。纯胜率优选分析师推荐与景气度指标优选存在一定同源特征。 从赔率、推荐行为等角度拓展1.0金股信息数据库 针对1.0版数据库的局限性,引入行业间可比的公平推荐成功率,推荐标的赔率等。 分析师推荐评分因子合成 在数据库2.0版本基础上,尝试IC动量挖掘、OLS回归、遗传规划和神经网络模型,用以提取数据库字段中包含的有效信息,并合成分析师推荐因子。经实证,IC动量挖掘策略获取收益的能力相较原始策略有所提升。 风险提示 本文结果基于历史数据建模推算,未来实际情况的不确定性与模型推测结果存在偏差,不作为投资参考建议。
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(以下内容从浙商证券《金融工程深度:金股数据库及金股组合增强策略(二)》研报附件原文摘录)金股数据库2.0版本,以更全面视角刻画分析师推荐金股的走势特征。在2.0版本数据库基础上,开发金股组合增强策略,新策略相对于1.0版本各有优劣。 纯胜率角度金股数据库存在局限性 金股数据库1.0刻画推荐的角度有限,仅包含统计期推荐绝对收益成功率和产生超额成功率两个角度。纯胜率优选分析师推荐与景气度指标优选存在一定同源特征。 从赔率、推荐行为等角度拓展1.0金股信息数据库 针对1.0版数据库的局限性,引入行业间可比的公平推荐成功率,推荐标的赔率等。 分析师推荐评分因子合成 在数据库2.0版本基础上,尝试IC动量挖掘、OLS回归、遗传规划和神经网络模型,用以提取数据库字段中包含的有效信息,并合成分析师推荐因子。经实证,IC动量挖掘策略获取收益的能力相较原始策略有所提升。 风险提示 本文结果基于历史数据建模推算,未来实际情况的不确定性与模型推测结果存在偏差,不作为投资参考建议。