深度学习量价因子超额收益来源一隔夜强有效， 日内弱失效
创建于 更新于
摘要
本报告通过拆解股票日收益率为隔夜收益率与日内收益率，结合深度学习模型对不同收益率段的预测能力，系统分析量价因子超额收益的主要来源。结果显示超额收益主要来自隔夜阶段，日内阶段因子表现弱且呈现反转特征，深度学习模型对隔夜收益率学习能力显著优于日内收益率，且不同指数成分股间表现存在显著差异。研究揭示了量价因子在高频宽基策略中的隔夜有效性及日内失效问题，为量化投资策略优化提供重要参考。[page::1][page::2][page::4][page::6][page::9][page::16]
