基于机器学习的量化股票投资策略研究.docx

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摘要

在证券投资愈发普及,人民关注度与参与度越来越高的情况下,股票投资话题备受关注。没有进行系统性学习的个人投资者(散户)盲目进入股市,很大的可能会产生亏损,选股的无根据或标准单一都注定了很难在股票投资上获取利益。如何有效进行股票选股投资,成为了千万股民老生常谈的话题。在科技迅猛发展的背景之下,利用编程和数据分析工具,编写计算机程序来辅助投资者更好地投资,是不可避免的发展趋势。

本文以聚宽平台作为主要研究平台,以沪深300股票池为基础数据,研究了股票量化投资中多因子策略的应用。

本文首先介绍了量化投资的金融产品、投资策略、历史数据、计算机程序、交易平台五大要素

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