"选股模型" 相关的精读

2026年泛科技框架重构及选股模型初探
- 2026/03/11
- 36
- 华福证券
近年来，全球科技产业正经历深刻的结构性变迁。以生成式人工智能（GenerativeAI）的增长为标志，叠加"新质生产力"等国家战略的政策红利，A股科技板块的行情演绎呈现出明显的产业链纵深扩散特征，因此对于科技的划分不能拘泥于传统的TMT板块，需要对科技做出新的定义。
标签：选股选股模型
2026年深度学习系列之一：在线学习增强选股模型的适应性
- 2026/01/24
- 84
- 天风证券
深度学习在量化选股领域中的应用，正凭借其卓越的非线性分析能力和对海量数据的高效处理，展现出显著的优势，并逐渐成为提升投资决策效能的关键技术。
标签：在线学习选股选股模型
2026年量化专题报告：“机器学习”选股模型系列研究（一），量价指纹模型的构建与应用初探
- 2026/01/22
- 85
- 国盛证券
当前，以大语言模型为代表的人工智能技术，正在深刻影响着人们获取与处理信息的方式。ChatGPT、DeepSeek等模型的突破性进展揭示了一个根本性转变：人工智能正从模式识别与统计预测的浅层任务，进化到语义理解与逻辑推理的深层认知阶段。
标签：机器机器学习选股模型
2025年机器学习应用系列：强化学习驱动下的解耦时序对比选股模型
- 2026/01/08
- 53
- 西南证券
在当前背景下，深度学习与机器学习技术在量化选股领域的主流做法主要沿着两条路径演进：一是对传统多因子模型进行非线性拓展，通过神经网络学习因子间的复杂交互关系，旨在构建对区别于传统多因子的非线性融合模型；二是构建端到端的深度时序模型，直接从量价序列中提取预测信号，端到端的预测未来一定时间长度的收益率，初始的量价时序信息中并不一定需要具备一定的选股能力。
标签：机器学习选股模型
2025年金工深度研究：基于level2数据图像的选股模型
- 2026/01/08
- 102
- 华泰证券
随着人工智能技术的进步，深度学习模型在量化投资领域的应用日益广泛。其中，时序神经网络和图神经网络是当前研究的热点方向。
标签：选股模型选股
2025年PINN信息约束与时序截面双流网络选股模型分析
- 2025/04/10
- 515
- 西南证券
深度学习模型中，传统的时序预测模型（如ARIMA、LSTM）虽在局部特征捕捉上表现尚可，但在处理跨周期依赖、市场异质性以及多源信息融合等问题时仍存在显著局限。
标签：选股选股模型网络
2024年AI选股模型特征筛选与处理：SHAP、中性化与另类特征
- 2024/09/11
- 1372
- 国金证券
在前期的研究报告中，我们使用了梯度提升树（GBDT）和神经网络（NN）两大类模型构造机器学习选股模型，并在A股各宽基指数成分股上均取得了不错的预测效果。随后，我们对模型训练中的各类细节问题展开了深入讨论和充分的对比验证，最终得出了针对量化选股领域更优的训练设置。
标签： AI 选股选股模型
2023年基于时序神经网络的选股模型初探
- 2023/12/11
- 766
- 中信建投证券
本篇报告作为前两篇专题（《基于循环神经网络的选股模型初探》与《基于循环神经网络的选股模型改进》）的拓展，对时序模型结构做进一步探讨。将时序处理模块由RNN拓展为RNN、CNN和Attention三大类，将时序模型结构由简单GRU拓展为GRU、AGRU、TPA、GAT、LSTNet、TCN、TCAN、XCM和Transformer九种，从模型结构介绍、到模型间互相关联、再到多模型结合，对时序神经网络的选股应用做了初步探究。根据测试结果得到以下初步结论：1）单模型测试下，TPA和TCN表现较突出；2）模型间的预测相关程度与模型结构的相似性有密切关联；3）相较于单模型结果，多模型整合后的绩效表现有全...
标签：神经网络选股模型

相关标签
相关专题

换一批

相关文档
相关文章

全部热门
本年热门
本季热门

全部热门
本年热门
本季热门

最新文档
最新精读