人工智能选股

摘要

本周全A选股（沪深300行业市值中性）朴素贝叶斯表现最好本周沪深300涨跌幅为-5.85%。本周3个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是朴素贝叶斯，该模型本周获得绝对收益-5.40%，超额收益0.45%。 最近一月超额收益最高的模型是随机森林，该模型最近一月获得绝对收益，超额收益1.13%。2018年以来超额收益最高的模型是随机森林，该模型2018年以来获得绝对收益-14.16%，超额收益4.73%。2018年以来RankIC均值最高的模型是Stacking，该模型RankIC均值为0.119。 本周全A选股（中证500行业市值中性）XGBoost表现最好本周中证500涨跌幅为-6

摘要

本周全A选股（非行业中性）随机森林表现最好本周（2018/03/05至2018/03/09）中证500涨跌幅为2.49%。本周6个人工智能组合跑赢基准，超额收益最高的策略是随机森林，该策略本周获得绝对收益3.82%，超额收益1.33%。最近三月（2017/12/11至2018/03/09） 超额收益最高的策略是随机森林，该策略最近三月获得绝对收益8.08%，超额收益9.34%。最近一年（2017/03/09至2018/03/09）超额收益最高的策略是朴素贝叶斯，该策略最近一年获得绝对收益16.61%，超额收益。 本周全A选股（沪深300行业中性）随机森林表现最好本周（2018/0

摘要

本周全A选股（非行业中性）XGBoost表现最好本周中证500涨跌幅为0.06%。本周7个人工智能组合跑赢基准，超额收益最高的策略是XGBoost，该策略本周获得绝对收益1.40%，超额收益。最近三月超额收益最高的策略是SVM，该策略最近三月获得绝对收益12.15%，超额收益10.12%。最近一年超额收益最高的策略是随机森林，该策略最近一年获得绝对收益22.28%，超额收益21.97%。 本周全A选股（沪深300行业中性）Stacking表现最好本周沪深300涨跌幅为0.78%。本周超额收益最高的策略是Stacking，该策略本周获得绝对收益0.71%，超额收益-0.07%。最近

摘要

本报告对各种核支持向量机模型以及支持向量回归进行系统测试

支持向量机（SVM）是应用法之一。线性支持向量机能够解决线性分类问题，核支持向量机则主要针对非线性分类问题，支持向量回归能够处理回归问题。本篇报告我们将对包括线性核、多项式核、高斯核和Sigmoid核在内的各种核函数支持向量机以及支持向量回归进行系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投资者产生有实用意义的参考价值。

支持向量机模型的构建：样本内训练与交叉验证、样本外测试

支持向量机模型的构建包括特征和标签提取、特征预处理、样本内训练、交叉验证和样本外测试等步骤。最终在每个月底可

摘要

随机森林模型是以Bagging并行方法集成决策树而得到的强分类器

随机森林（RandomForest）是近年来备受青睐的机器学习方法之一。随机森林是以Bagging并行方法集成一系列决策树而训练出的强分类器，可以较好地应用于分类和回归的不同场景下。本篇报告我们将对随机森林模型进行系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投资者产生有实用意义的参考价值。

随机森林模型的构建：7阶段样本内训练与交叉验证、样本外测试

随机森林的构建包括特征和标签提取、特征预处理、样本内训练、交叉验证和样本外测试等步骤。最终在每个月底可以产生对全部个股下期上涨概