人工智能量化投资策略的因子选择问题


(LIHAO117) #1

选择了因子后,

比如:
'pe_ttm_0', # 市盈率TTM,
那么最后的结果是AI自动调优? 是从大到小还是从小到大? 亦或是给予选择的因子以不同的权重?

'st_status_0',
0指的是排除ST么?

'rank_market_cap_float_0', # 流通市值排名
排名是从大到小, 还是从小到大?还是按照排名的表现状况进行选择?


(小Q) #2

1.pe_ttm_0 是最近一年的市盈率具体数值数据。使用机器学习算法,会自动根据给定数据,学习出模型里的因子需要的参数。StockRanker是一个非线性的模型,并且因子值从大到小还是从小到大,算法都能自动的处理,不需要明确给出。

2.关于具体因子的说明可以参考:文档
t_status_0 ST状态:0:正常股票,1:ST,2:*ST,11:暂停上市
在BigQuant平台,因子数据都有一个固定的后缀0,比如 pe_ttm_0,st_status_0,这里的0没有实际含义,只是表面是一个因子数据

3.rank_market_cap_float_0在文档中的介绍为:
rank_market_cap_float_0 流通市值,升序百分比排名,=从小到大排名序号/总数


(LIHAO117) #3

谢谢回复!