深度学习与因子择时

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。来自：Multi-Factor Timing with Deep Learning作者：Paul Cotturo、Fred Liu、Robert Proner不同的风格因子在不同的市场环境下有着显著不同的表现。因子择时就是配置有较大概率获得正超额收益的因子。本文尝试使用深度学习的分类模型，预测某个风格因子获得正超额收益的概率（只预测涨跌）。对于择时的因子范围，本文选择了6个文献和业界普遍使用的风格因子：超额收益（MKT）、规模（SMB）、价值（HML）、盈利能力（RMW）、投资（CMA）和动量（MOM）。输入的特征为123个经济 ………………………………