时序模型+回归模型因子策略——机器学习因子系列

创建于 2025-04-29T14:21:52.347677+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:10.020903+08:00

摘要

本报告基于LSTM时序模型与多种回归算法结合，构建量化投资因子策略。通过提取LSTM模型的“concatenate”层输出作为多元回归模型输入，测试随机森林、GBDT、XGBoost以及线性回归和线性支持向量回归等多种回归模型，发现在股票预测问题中，线性支持向量回归模型表现最佳，优于集成学习回归模型，整体提升了皮尔逊相关系数，验证了时序模型与传统回归结合的有效性 [pidx::0][pidx::29]。

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