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4、高频交易策略解决方案基于机器学习
5、高频交易基于强化学习
6、高频交易基于核主成分分析
7、模式识别下的人工智能量化策略
8、近期10篇最热门的券商金工研报
9、深度学习在金融中的论述
10、海内外优秀量化文献解读
11、永不停歇的干货
12、券商研报研读系列（一）
从2018年6月4日起，公众号每发布一篇文章，就为大家分享一张Octodex的创意图。
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今天我们为大家带来最新的研报内容，来自广发证券金工团队的《风险中性的深度学习选股策略》。下面让我们来一起学习吧！
风险中性的机器学习选股模型
模型训练：通过训练样本，确定模型结构，优化模型参数。
预测输出 Y 的维度：3。
输入特征 X 的维度：156(128个因子+28个行业) 通过网格搜索获取最优的模型结构。
选取模型结构为: 156(输入层)-512-200-200-200-128-3(输出层) 即一共包含5个隐层。
隐层节点数依次为：512(隐层1)、 200(隐层2)、 200(隐层3)、 200(隐层4)、 128(隐层5)。
提高深层神经网络选股性能的主要方法：
1、采用relu等激活函数。
2、将优化目标函数MSE改成交叉熵。
3、Batch normalization技术。
4、Dropout技术。
采用Keras作为机器学习平台：
1、可以选择Tensorflow、CNTK、Theano(目前已经停止更新)作为后端。
2、目前已经支持多GPU。
3、显卡选择：Nvidia GTX Titan XP, GTX 1080Ti, GTX Titan, GTX 1080, GTX1070, GTX 1060。
机器学习多因子选股模型:从股票特征中提取信息，对股票未来的收益进行预
测，选出能够产生超额收益的股票组合。
多因子选股模型：
挑选出未来一期能够产，生超额收益的股票。
↓↓↓
风险中性的多因子选股模型：
挑选出未来一期，在剥离风险因子影响后，能够产生的超额收益的股票。
如何实现上述目标? 针对具体的应用场景，构建适当的机器学习预测模型。
普通的样本标注方法
训练时，根据未来一期的股票涨跌幅来给样本贴“标签”：上涨、下跌、平盘同一时刻，按照涨跌幅进行排序，确定样本的输出标签。
行业中性的样本标注：寻找不同行业内能够跑出超额收益的股票
训练时，根据未来一期的股票涨跌幅来给样本贴“标签”：上涨、下跌、平盘
同一时刻，按照涨跌幅进行排序，确定样本的输出标签。
市值中性的样本标注：寻找不同市值区间内能够跑出超额收益的股票
训练时，根据未来一期的股票涨跌幅来给样本贴“标签”：上涨、下跌、平盘
同一时刻，按照涨跌幅进行排序，确定样本的输出标签。
风险中性的样本标注：更一般的方法
未来一期股票收益率对风险因子做线性回归，获得残差，按残差进行样本标注
策略与实证分析
策略流程
数据预处理
因子标准化：
1、异常值、缺失值处理
2、极值压边界处理
3、沿时间方向的因子标准化
4、沿截面的因子标准化
5、按照机器学习模型来调整因子分布
风险中性的深度学习选股模型的IC
IC的平均值为0.082，标准差为0.108。
深度学习因子与流通市值的相关性：IC序列的相关性
经过行业和市值中性化之后，深度学习因子更少受到市值因子的影响。
深度学习因子与流通市值的相关性：截面相关性
经过行业和市值中性化之后，深度学习因子更少受到流通市值因子的影响。
回测参数设置
调仓周期：10个交易日
股票池：中证500成份股，剔除ST股票，剔除交易日停牌和涨停、跌停的股票
超配组合：调仓时分10档，等权买入深度学习模型打分最高的一档
对冲基准：中证500指数
原始因子数据：估值因子、规模因子、反转因子、流动性因子、波动性因子、技术 指标，共计128个因子，以及28个行业0-1变量
风险因子：行业、流通市值
深度学习模型训练：每半年滚动更新模型，采用最近4年的样本作为训练集
策略回测：2011年1月-2018年4月30日
交易成本：千分之三
普通的深度学习选股策略
2011年以来，年化收益率19.71%，最大回撤 -5.35%，胜率为 69.5%，信息比2.47。
风险中性的深度学习选股策略
2011年以来，年化收益率21.95%，最大回撤 -5.03%，胜率为 74.6%，信息比2.92。
风险中性深度学习选股策略
年化收益率21.95%，最大回撤 -5.03%，胜率为 74.6%，信息比2.92
普通深度学习选股策略
年化收益率19.71%，最大回撤 -5.35%，胜率为 69.5%，信息比2.47
机器学习策略表现的同质性：不同策略的表现有一定的相关性
用普通深度学习模型的IC对风险中性深度学习模型的IC进行回归，R方为0.84。 说明两种策略的表现有较强的相关性。
机器学习策略每期组合的同质性：选取的组合有较大的差异
当组合规模N为50时，两种深度学习选股策略平均每期选到的股票有41.9%重合。（参考：两次独立的随机选股中，平均有10%重合。）
当组合规模N为100时，两种深度学习选股策略平均每期选到的股票有53.3%重合。（参考：两次独立的随机选股中，平均有20%重合。）
总结
本文旨在对所研究问题的主要关注点进行分析，因此对市场及相
关交易做了一些合理假设，但这样会导致建立的模型以及基于模型所得
出的结论并不能完全准确地刻画现实环境。而且由于分析时采用的相关
数据都是过去的时间序列，因此可能会与未来真实的情况出现偏差。本
文内容并不是适合所有的投资者，客户在制定投资策略时，必须结合自
身的环境和投资理念。
知识在于分享
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你不是一个人在战斗
