AI多因子选股方法、系统及介质

摘要

本发明提供了一种AI多因子选股方法、系统及介质，包括：步骤1：整理因子数据，并搭建神经网络模型；步骤2：将因子数据中的因子输入搭建的神经网络模型，输出不同因子的权重，选取权重绝对值大于预设值的因子作为有效因子；步骤3：根据选取的有效因子，确定最终的神经网络模型；步骤4：根据最终神经网络模型对股票进行打分，选出得分大于预设值的股票公司，记为市场表现较好的公司。本发明通过使用神经网络模型，解决了因子权重难以确定的问题。运用深度神经网络模型，简化模型搭建和计算过程，充分运用计算机算力，使复杂的多层非线性模型可以应用到实际中，有效的减少了多因子模型的误差。