江海证券-高频选股因子周报(20240701-20240705):AI增强组合本周超额持续回升-240708

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[Table_MainInfo]
金融工程研究
证券研究报告
金融工程周报
2024 07 08
[Table_Title]
相关研究
[Table_ReportInfo]
《公私募 500 指增月超额趋近-量化基金
周报 2407042024.07.04
《上周 284 只固收+产品净值创历史新高
——绝对收益产品及策略周报
20240624-20240628)》 2024.07.03
《大额买入与资金流向跟踪
20240624-20240628)》 2024.07.02
[Table_AuthorInfo]
分析师:郑雅斌
Tel:(021)23219395
Email:zhengyb@haitong.com
证书:S0850511040004
分析师:余浩淼
Tel:(021)23185650
Email:yhm9591@haitong.com
证书:S0850516050004
AI 增强组合本周超额持续回升——高频选
股因子周报(20240701-20240705
金融工程研究 金融工程周报 2
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1. 高频偏度因子 ............................................................................................................ 6
2. 下行波动占比因子 ..................................................................................................... 7
3. 开盘后买入意愿占比.................................................................................................. 8
4. 开盘后买入意愿强度.................................................................................................. 9
5. 开盘后大单净买入占比 ............................................................................................ 10
6. 开盘后大单净买入强度 ............................................................................................ 10
7. 改进反转 .................................................................................................................. 11
8. 尾盘成交占比 .......................................................................................................... 12
9. 平均单笔流出金额占比 ............................................................................................ 12
10. 大单推动涨幅 .......................................................................................................... 13
11. 深度学习高频因子(改进 GRU(50,2)+NN(10) .................................................... 14
12. 深度学习高频因子(残差注意LSTM(48,2)+NN(10) ........................................ 15
13. 深度学习因子(多颗粒度模型-5 日标签) .............................................................. 15
14. 深度学习因子(多颗粒度模型-10 日标签) ............................................................ 16
15. 周度调仓AI 指数增强组合 ................................................................................... 17
16. 风险提示 .................................................................................................................. 19
金融工程研究 金融工程周报 3
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图目录
1 高频偏度因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ............................................. 7
2 高频偏度因子多空收益 ....................................................................................... 7
3 下行波动占比因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ...................................... 7
4 下行波动占比因子多空收益 ................................................................................ 8
5 开盘后买入意愿占比因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ........................... 8
6 开盘后买入意愿占比因子多空收益 ..................................................................... 9
7 开盘后买入意愿强度因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ........................... 9
8 开盘后买入意愿强度因子多空收益 ..................................................................... 9
9 开盘后大单净买入占比因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ...................... 10
10 开盘后大单净买入占比因子多空收益 ................................................................ 10
11 开盘后大单净买入强度因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ................... 11
12 开盘后大单净买入强度因子多空收益 ................................................................ 11
13 改进反转因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ........................................... 11
14 改进反转因子多空收益 ..................................................................................... 12
15 尾盘成交占比因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 .................................... 12
16 尾盘成交占比多空收益 ..................................................................................... 12
17 平均单笔流出金额占比因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 ................... 13
18 平均单笔流出金额占比因子多空收益 ................................................................ 13
19 大单推动涨幅因子多空相对强弱(2014.01-2024.07 .................................... 13
20 大单推动涨幅因子多空收益 .............................................................................. 14
21 深度学习高频因(改进 GRU(50,2)+NN(10)多空相对强弱2014.01-2024.07
14
22 深度学习高频因子(改进 GRU(50,2)+NN(10))多空收益 ............................... 14
23 深度学习高频因子(残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10) ) 多 空 相 对 强 弱
2014.01-2024.07 ...................................................................................................... 15
24 深度学习高频因子(残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10)多空收益 ................... 15
25 深度学习因子(多颗粒度模型-5 日标签)多空相对强弱(2017.01-2024.0716
26 深度学习因子(多颗粒度模型-5 日标签)多空收益 ......................................... 16
27 深度学习因子(多颗粒度模型-10 日标签)多空相对强弱(2017.01-2024.07
16

标签: #AI #选股因子

摘要:

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明[Table_MainInfo]金融工程研究证券研究报告金融工程周报2024年07月08日[Table_Title]相关研究[Table_ReportInfo]《公私募500指增月超额趋近-量化基金周报240704》2024.07.04《上周284只固收+产品净值创历史新高——绝对收益产品及策略周报(20240624-20240628)》2024.07.03《大额买入与资金流向跟踪(20240624-20240628)》2024.07.02[Table_AuthorInfo]分析师:郑雅斌Tel:(021)23219395Email:zhengyb@hai...

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