基于LightGBM模型和超参优化的收益率预测策略

策略思想

1. 策略思路

本策略结合了价值因子与动量反转特征来进行股票选股。首先筛选出非ST（特别处理）且上市超过260天的股票，这确保了所选股票的基本稳定性和历史数据的可用性。然后利用DAI SQL计算股票90日和30日收益率的百分位排名，选择90日收益排名靠前（表现较弱）且30日收益排名靠后（短期反转信号明显）的股票。这一过程体现了动量反转的理念，即选择过去表现较弱但近期开始反弹的股票，以期获得收益。

2. 策略介绍

动量反转策略是一种常见的量化投资策略，基于动量效应和反转效应。这种策略假设市场中存在价格惯性（动量效应）和短期超调（反转效应），即一段时间内表现强劲的股票往往在接下来的时期表现继续强劲，而在短期内表现较差的股票可能在下一个时期反弹。因此，通过选择过去表现弱但近期反弹的股票，可以捕捉到市场的这种反转效应，实现投资回报。

3. 策略背景

动量反转策略的理论基础可以追溯到行为金融学中的投资者过度反应和均值回归假说。投资者在面对市场信息时可能会产生过度反应，导致股票价格偏离其内在价值。随着时间的推移，市场会逐渐修正这种偏差，价格回归其合理水平。因此，通过量化模型捕捉这种价格的过度反应和回归趋势，可以形成有效的投资策略。

策略优势

1. 结合动量和反转效应：通过同时利用动量和反转效应，该策略能够捕捉到市场中价格惯性和短期超调的双重机会，有效增加策略的成功概率。
2. 使用价值因子筛选：在选股过程中引入价值因子的筛选，如市盈率（PE）、市净率（PB）等，可以帮助识别出估值相对合理的股票，降低投资风险，提高投资组合的稳定性。
3. 数据分析和模型支持：策略依托于DAI SQL进行数据处理和分析，确保数据的准确性和实时性。同时，通过结合机器学习模型（如LightGBM）进行收益预测，进一步提高策略的预测能力和收益潜力。

策略风险

1. 市场风险：尽管策略通过价值因子筛选股票以降低风险，但仍然可能受到市场系统性风险的影响，如经济危机、市场崩盘等。这种风险通常难以通过单一策略进行完全规避。
2. 个股风险：由于策略的选股范围主要集中在动量反转的股票上，如果市场对个股的预期发生重大变化，可能导致投资组合中个股的表现不如预期，从而影响整体收益。
3. 模型风险：策略依赖于历史数据和模型预测，如果市场环境发生变化，历史数据可能不再适用，模型预测的准确性可能受到影响。因此，策略需要定期更新和调优，以适应不断变化的市场环境。

4. 操作风险：在实际操作中，由于交易系统故障、数据错误或其他不可控因素，可能导致策略无法按照预期执行，影响投资结果。因此，需建立完备的风险控制和应急处理机制，以降低操作风险。