AI在股票多空组合配置中的实证研究

主要观点总结

本文探讨了深度学习技术在金融建模和资产管理中的应用，特别是在构建长短期股票组合方面的表现。研究使用四种深度学习架构（MLP、CNN、LSTM、Transformer）对S 500和NASDAQ的历史股票数据进行训练，并通过预测日收益来动态调整投资组合。评估指标包括收益、夏普比率和最大回撤。结果表明，深度学习模型在提升长短期股票组合表现方面有效。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

深度学习技术在金融建模和资产管理中迅速发展，能够捕捉复杂的非线性市场模式，提升预测准确性。

关键观点2: 研究目的

本研究旨在分析深度学习在长短仓股票投资组合配置中的应用，使用四种深度学习架构对S 500和NASDAQ的历史股票数据进行训练，并评估模型在收益预测和投资组合配置中的表现。

关键观点3: 方法

本研究使用多种深度学习架构预测每日股票收益，包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变换器模型。使用历史数据来训练模型，并通过预测日收益来动态调整投资组合。

关键观点4: 重要成果

研究结果表明，深度学习模型在预测每日股票收益方面优于传统模型。结合均值-方差优化构建的投资组合实现了更高的收益和改进的夏普比率。

关键观点5: 局限性

研究依赖于历史数据，可能未能捕捉市场细微变化。随机选股可能引入样本偏差。深度学习模型的计算复杂性对实时管理构成挑战。

文章预览

“ Deep Learning in Long-Short Stock Portfolio Allocation: An Empirical Study ” 深度学习技术在金融建模和资产管理中迅速发展，能够捕捉复杂的非线性市场模式，提升预测准确性。 本研究探讨深度学习算法（MLP、CNN、LSTM、Transformer）在构建长短期股票组合中的应用。 使用两组来自S 500和NASDAQ的随机选股数据，涵盖十年的日数据。 结果表明深度学习模型在提升长短期股票组合表现方面有效。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2411.13555 摘要 本研究探讨深度学习算法（MLP、CNN、LSTM、Transformer）在构建长短期股票组合中的应用。使用两组来自S 500和NASDAQ的随机选股数据，涵盖十年的日数据。模型基于历史特征（过去收益、RSI、交易量、波动率）预测每日股票收益。动态调整组合，做多预测收益为正的股票，做空预测收益为负的股票，资产权重相等。评估指标包括收益、夏 ………………………………