“财经新闻”挖掘与“股票策略”构建——FarmPredict 机器学习框架
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摘要
报告基于范剑青提出的FarmPredict机器学习框架，结合基金行业仓位探测构建基金重仓股的量价因子增强选股策略。策略月度换仓，每月选20只股票，2019年至2023年回测年化收益率53.53%，Sharpe 1.78，最大回撤26.62%，显著优于基准。选股模型采用alpha101量价因子，基于PCA降维与Lasso回归构建，结合行业仓位变动降低风险。回测期间策略表现稳健，年度与月度收益表现突出，基金行业仓位探测和量价因子特征提取是策略核心 [page::0][page::7][page::8][page::10][page::11][page::12]
