深度学习与中国股票市场因子投资——基于生成式对抗网络方法

摘要：

本文运用深度学习模型研究中国股票市场的收益预测与因子投资.我们使用148个微观企业特征变量构建因子大数据集,并采用生成式对抗网络(GAN)方法构建深度学习模型.研究发现,相较于线性模型,深度学习模型在收益预测精度和因子投资绩效上均有很大提升.本文还分析了不同类型因子在中国股市的重要性,探索了金融深度学习预测的经济理论机制解释.本文对中国金融市场高质量发展和金融科技应用探索均有重要意义.

关键词：深度学习、资产定价、因子投资

所属期刊栏目：22

分类号：F832.51;TP391.41;F270

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共24页

页码：819-842