基于XGBoost的多因子选股模型

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中文摘要：围绕多量价因子选股模型,通过因子计算、特征处理、单因子分析,以及基于XGBoost机器学习的日频滑动窗口模型搭建,计算出XGBoost模型对股票预测的准确度和前100只股票的收益情况,结果表明,基于XGBoost机器学习模型选出的股票组合相对等权重的多因子选股模型有明显的改进.

外文标题：Multi-Factor Stock Selection Model Based on XGBoost Algorithm

作者：

葛橹漠、周显

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作者单位：

南京证券股份有限公司

关键词：

多因子选股机器学习 XGBoost模型

出版年：

2020

信息技术与标准化

中国电子技术标准化研究所

影响因子：0.219

ISSN：1671-539X

年,卷(期)：2020.(5)