深度学习增强的可转债量化策略

创建于 2025-05-13T16:04:15.046972+08:00 更新于 2025-08-13T19:25:02.329553+08:00

摘要

本报告通过引入时序标准化算子显著提升传统可转债因子的稳定性，结合基于可转债及正股行情的GRU深度学习模型，构建多因子和深度模型融合的量化选债策略，实现多空年化收益率超过113%，回撤控制在4.83%，显著优于基准指数，为可转债投资提供量化决策参考 [page::0][page::14][page::15]。

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