利用新的列表排序学习法构建多空组合
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Constructing Long-Short Stock Portfolio with A New Listwise Learn-to-Rank Algorithm
作者：Xin Zhang, et al.
出处：Quantitative Finance, 2021-07
摘要：随着机器学习的快速发展，因子策略在行业中得到越来越广泛的应用。在算法中输入多因子可以进行横截面收益预测，并进一步用于构建多空组合。大量现有研究使用排序学习法来预测股票排名，基于此，作者提出了一个新的列表排序学习损失函数来进一步强调排名的头部和尾部。本文的损失函数基于多空策略，具有内在的移位不变性，是对ListMLE的直接推广。此外，作者也给出一个广义的Plackett-Luce模型的概率解释。使用2006-2019年中国A股市场68个因子的数据，实证研究证明：本方法可以实现38%的样本外年收益率，夏普比率为2。
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