基于GBDT算法的多因子选股策略研究  

作　　者：刘鸿浩 杨玲玲 

机构地区：[1]广东理工学院经济管理学院,广东肇庆526070

出　　处：《产业创新研究》2023年第9期124-126,共3页Industrial Innovation

基　　金：肇庆市哲学社会科学规划项目“‘双碳’目标下肇庆新能源汽车产业链与创新链协同发展路径及对策研究”(项目编号:22GJ--32)。

摘　　要：本文运用GBDT算法构建多因子选股策略模型。首先选取2014—2019年A股市场为样本数据,通过BigQuant平台对因子进行单因子测试并确定4个有效因子,分别为每股净资产、市销率、60天换手率和市盈率。依据有效因子以2021年1月1日—12月31日A股市场数据对模型进行回测。结果显示:GBDT策略的收益率远超同时期的沪深300基准收益,其中夏普比率为1.02,阿尔法为0.25,收益率为23.54%,证明多因子选股策略有效,从而为投资者提供一定的选股参考。

关 键 词：GBDT算法 多因子 选股策略 

分 类 号：F832.51[经济管理—金融学]