基于gcForest的多因子量化选股策略

摘要

为了获取股票市场更高的超额收益,提高股票涨跌预测准确率,将gcForest(深度森林)算法引入了股票投资市场,建立基于gcForest多因子量化投资策略,每月月末在沪深300成分股中买入gcForest算法预测上涨的前30支股票,并进行回测.研究结果表明,gcForest算法的年化收益率为29.2％,远超基准年化收益率15.0％,并且获得了15.8％的超额收益.同时还将gcForest算法同随机森林和支持向量机算法进行了比较,从各项技术指标综合分析来看,gcForest算法在股市行情平稳和上涨时期都较其他算法有着明显的优势.