典型文献
基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略
文献摘要：
将Elastic Net分位数回归应用到多因子选股中,求解过程采用SNCD算法.选取2013年6月28日至2021年7月1日的沪深300指数成分股,选取了共46个因子,回测结果表明,Elastic Net分位数回归在分位点为0.1和0.9时,年化收益率分别达到了 38.51％和39.67％,远超基准年化收益率17.37％.同时还将Elastic Net分位数回归策略同Lasso分位数回归策略比较,从回测结果的各项指标来看,Elastic Net分位数回归策略可以通过调整不同的分位点来保留更加有效的因子,从而获得更高的年化收益率和超额收益率.
文献关键词：
Elastic Net;Lasso;多因子选股;分位数回归
中图分类号：
作者姓名：
陈友祝
作者机构：
杭州电子科技大学经济学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]陈友祝-.基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略)[J].科学技术创新,2022(27):56-59
A类：
量化选股,SNCD
B类：
Elastic,Net,分位数回归,多因子量化,多因子选股,数成,成分股,略同,Lasso,超额收益率
AB值：
0.200785
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
