【广发金工】2024精选深度报告系列之四 基于卷积神经网络的ETF轮动策略
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摘要
本报告基于卷积神经网络构建深度学习因子，通过识别标准化价量图表形态实现对未来股价的预测，进一步映射至ETF轮动投资。实证显示该因子在2020年以来多空年化收益20.4%，IC均值6.9%，因子表现稳定。固定持仓组合中，持有5只ETF年化收益约16%，且在流动性和费用调整后的回测中表现依然稳健，凸显深度学习因子对ETF轮动选股的潜在价值与应用前景[page::0][page::9][page::10][page::14][page::15]。
