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基于潜在因子模型的股票收益预测研究
摘要
近年来，高维因子越来越多地用于资产定价模型，将机器学习与因子模型相结合成
为实证资产定价领域的研究热点。对于美国股票市场，工具化主成分分析(IPCA,
InstrumentedPrincipalAnalysis)与条件自编码器(CA,ConditionalAutoencoder)为代表的
潜在因子模型被证实具有更优的模型性能与经济效益。中国股市经过三十多年的发展，
拥有海量的高维特征
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