华泰金工 | 基于全频段量价特征的选股模型
创建于 更新于
摘要
本报告围绕高频和低频量价数据挖掘，以分钟频、逐笔成交与逐笔委托数据构建27个高频因子，利用GRU深度学习模型合成高频因子，并运用硬参数共享的多任务学习模型合成低频量价因子。最终通过全频段融合因子增强选股能力，实现中证500和中证1000指数的高效增强策略，体现了多因子融合与多频率深度学习应用的有效性和优越性 [page::0][page::1][page::2][page::10][page::12][page::13][page::15][page::16][page::18]
