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机器学习应用于底部反转策略的表现

由small_q创建,最终由small_q 被浏览 557 用户

作者简介

作者:shen1

简介:鼠、虎、主升浪等三个系列策略作者,已实现1+量化策略实盘

策略简介

今年8月份,市场整体行情较差,沪指跌了1.77%,深证指数跌了4.82%,创业板指跌了3.75%,虽然沪指跌幅较低,但市场上的个股跌幅较大。于是提出猜想:是否能找到比较抗跌的策略,使其在市场下行的时候,回撤较小?

策略的特点:在大盘下跌时,策略相对大盘比较抗跌,策略回撤相对小。

构建步骤

确定策略目标市场

策略的目标市场:中小板(波动率高,活跃度高,流动率高,做出alpha可能性高;且在反转时,上涨的幅度较大)

构建策略核心因子

2个技术指标因子+1个换手率因子+1个资金流因子+1个量价因子

设置标注

用三个技术指标因子构建底部反转的指标,将筛选过后的股票池标注(第二天收盘价-第一天收盘价)/第一天收盘价作为做模型的y值。

选择训练集

2016-01-01到2020-01-01 测试集:2020-01-01到2022-08-15

选择算法

随机森林回归算法

设置交易逻辑

将预测值最高的一只买入,持仓两天

讲解视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=6.3

策略源码

标签

机器学习量化策略实盘
评论
  • 期待
  • 期待
  • 为啥这个策略只在深证主板上表现好? 在其他板上,表现也惨不忍睹
  • 因子在不同的市场中表现不一样,在选择不同市场的时候,需要重新探讨不同因子组合在该市场的表现
  • 老师,牛。请问一下怎样知道这几个因子在哪个市场表现好?
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