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金融工程|量化投资专题
2023年4月6日证券研究报告
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因子在沪深300板块累图：120R20计收益多头沪深300基于卷积神经网络的股价走势Al识
因子在沪深300板块累
图：120R20
计收益
多头沪深300
1.8
1.8
1.61.41.2
0.8
2020-02-122020-06-092020-10-092021-01-072021-05-12
2020-02-12
2020-06-09
2020-10-09
2021-01-07
2021-05-12
2021-09-02
2022-01-04
2022-04-11
2022-08-05
2022-12-05
数据来源：天软科技，广发证券发展研究中心●基于价量数据的机器学习量化选股策略。基于价量数据对未来股价走势进行预测作为一类重要的机器学习量化选股策略，在过去受到了较为广泛的研究和应用。由于价量数据是跟着交易活动的进行而产生的，其本质上是关于时间的一组序列。因此，为了建模价量数据与未来股价走势之间的关系，大多数现有研究方法都选择了使用循环神经网络等时序模型。然而，时序模型无法对价格和交易量的走势形态进行有效识别，其表现在一定程度上因此受限。
数据来源：天软科技，广发证券发展研究中心
分析师：陈原文SAC执证号：S02605170800030755henyuanwen@●基于卷积神经网络的价量数据图表化选股策略。为了克服时序模型对序
分析师：陈原文
SAC执证号：S02605170800030755chenyuanwen@
分析师：安宁宁SAC执证号：S0260512020003SFCCENo.BNW1790755nningning@分析师：罗军SAC执证号：S0260511010004020uojun@请注意，陈原文，罗军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。●
分析师：安宁宁
SAC执证号：S0260512020003SFCCENo.BNW179
0755anningning@
分析师：罗军
SAC执证号：S0260511010004020luojun@
请注意，陈原文，罗军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。
●风险提示。本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险；策略在市场结构改变时有可能存在策略失效风险。策略在交易行为改变时存在可能失效风险。
相关研究：
再谈股价跳跃因子研究：多因2022-12-09子Alpha系列报告之(四十六)
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金融工程|量化投资专题
目录索引
一、背景介绍 6
(一)基于价量数据的机器学习量化选股策略 6
(二)循环神经网络 7
(三)TRANSFORMER模型 7
(四)卷积神经网络 8
二、基于卷积神经网络的价量数据图表化选股策略 12
(一)标准化价量数据图表 12
(二)价量数据图表卷积神经网络 13
(三)特征可视化 15
三、实证分析 16
(一)数据说明 16
(二)120R20因子分档表现 17
(三)120R5因子分档表现 19
(四)120R20因子表现统计 21
(五)120R5因子表现统计 29
四、总结 37
五、风险提示 37
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金融工程|量化投资专题
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图表索引
图1:Wind上某个股的20日行情数据 6
图2:标准化价量数据图表 6
图3:循环神经网络结构 7
图4:Transformer模型结构 8
图5:LeNet-5网络结构图 9
图6:VGG16网络结构图 9
图7:卷积(Convolution)运算示意图 10
图8:填充(Padding)示意图
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