基于LightGBM的多因子量化选股策略研究

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随着人工智能(Artificial intelligence,AI)的快速发展,AI在商业、工程、军事、金融等领域的应用愈加广泛,而其中一个典型的应用场景,就是量化投资领域。量化投资区别于传统的定性投资,是通过计算机的程序化指令并结合一定的数学模型去实现投资策略的过程,它避免了人为的认知偏差和主观臆断。投资市场具有股票众多,指标因子繁杂的特点,通过人力去分析相当困难。而随着机器学习、深度学习等技术逐渐成熟,且计算机算力的大幅度提高,借助AI算法和计算机的强大算力可以帮助投资者处理海量股票数据并且挖掘
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