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ChatPDF:解读量化投资论文我可以!

本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。具体来说,本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分(Residual Factors),并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。同时,本文还提出了一种新的神经网络结构,可以将金融市场中常见的不变性特征(如幅度不变性和时间尺度不变性)纳入模型中进行预测。通过实验验证,我们发现所提出的方法在投资组合构建和收益率预测方面表现更好,并且每个技术要素都对提高交易策略性能有贡献。因此,我们认为这些技术可能在各种金融问题中具有广泛应用价值。

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