[发明专利]一种长短期策略多因子量化投资方法及装置

说明书

本发明提供一种长短期策略多因子量化投资方法及装置，能够投资收益。所述方法包括：获取股票历史数据；确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合；根据股票历史数据中相邻两日收盘价格计算股票收益率，根据收益率确定股票标签；根据确定的影响因子组合对应的历史数据和股票标签，分别构建长、短期策略训练集；根据构建的长期策略训练集训练长期策略预测模型，并根据构建的短期策略训练集训练短期策略预测模型；根据训练好的长、短期策略预测模型确定预测日当天量化投资的最佳投资股票组合。本发明涉及金融投资领域。

技术领域

本发明涉及金融投资领域，特别是指一种长短期策略多因子量化投资方法及装置。

背景技术

量化投资是利用计算机技术以及历史数据建模方法，实现股票的定量投资管理，基于数学模型和数据统计寻求有效的投资策略，获得连续收益。

近些年，随着信息技术的飞速发展，需要大量统计数学及计算技术支撑的量化投资得到了更加广泛的运用。在已有的海量金融市场数据中，克服外界多因素影响，建立更精密有效的投资模型，具有重要的理论价值和实际意义。

股票的市场价格在长期和短期时间上呈现不同的特征，现有技术中，一般使用单一数据(长期/短期)进行量化投资选股，导致投资收益不稳定。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种长短期策略多因子量化投资方法及装置，以解决现有技术所存在的使用单一数据进行量化投资选股，导致投资收益不稳定的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种长短期策略多因子量化投资方法，包括：

获取股票历史数据，其中，所述股票历史数据包括：多种股票影响因子历史数据；

确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合；

根据股票历史数据中相邻两日收盘价格计算股票收益率，根据收益率确定股票标签；

根据确定的影响因子组合对应的历史数据和股票标签，分别构建长、短期策略训练集；

根据构建的长期策略训练集训练长期策略预测模型，并根据构建的短期策略训练集训练短期策略预测模型；

根据训练好的长、短期策略预测模型确定预测日当天量化投资的最佳投资股票组合。

进一步地，股票影响因子的类型包括：行情因子、财务因子、估值因子、规模因子以及技术因子。

进一步地，在确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合之前，所述方法包括：

去除股票历史数据中的空值；

对去除空值后的股票历史数据的每一列进行标准化，其中，标准化公式表示为：

其中，y₁,y₂,...,y_n为标准化后的新序列，x₁,x₂,...,x_n表示标准化前的原始序列，表示序列均值，s表示方差，n表示获取的股票的数目。

进一步地，所述确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合包括：

确定标准化后的股票影响因子历史数据对股票收益的影响程度；

按照影响程度从大到小，对股票影响因子进行排序；

将前N个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合，其中，N为第一预设值。