基于动态神经网络的多因子量化投资策略研究

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量化投资是指通过采用数学方法,对金融数据建立模型,然后通过程序化发出买卖指令,以获得利润的交易方式,从最早提出至今已将近七十年。相比于过去的证券投资方法,量化投资具有更加理性、速度更快等特点。如今,随着深度学习理论的发展,量化投资理论也进一步发展,由于证券市场的影响因素较多且并非完全出自理性,故而证券市场是一种受到多种因素影响的非线性系统,而神经网络可以在非线性预测中表现出独有的优势,所以相比于传统的线性模型预测准确率更高。本文主要探讨动态神经网络在股市预测和量化投资策略中的应用。文章首先对量化投资
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