使用LSTM模型来预测因子回报及股票回报

发布网友发布时间：2024-10-03 14:22

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热心网友时间：2024-10-03 15:16

本文探讨使用LSTM模型预测因子回报与股票回报的可行性。LSTM模型是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），适用于时间序列分析、文档分类、语音识别等领域。研究选取了2013年9月至2023年6月南非股市的4个风格因子回报率和9个股市组/板块的数据，采用LSTM模型预测样本外的因子回报及行业股票回报。LSTM能够准确预测市场变量之间的依赖关系，优于传统方法。

在因子模型预测回报时，面对独立观察结果假设的挑战，深度学习模型如LSTM能够更好地预测这些预期回报的来源及其时间序列特性。研究结果证实LSTM模型是一个强大的工具，有助于投资者和投资组合经理通过风格、国家或行业分类做出投资决策。

关键词：神经网络、LSTM、RNN、投资风格分析、因子回报、股票回报、深度学习、机器学习

因子回报通常通过横截面回归进行估计。全球股权因子模型常包含国家、行业和风格作为横截面回归模型的解释变量。LSTM机器学习算法在预测南非股票市场的历史风格因子回报和股票市场组/部门未来值方面表现优异。

Nabipour等人研究了不同深度学习模型在预测股票市场回报时的性能，发现LSTM在使用不同回归损失度量如MSE时表现最佳。Fischer和Kraus使用LSTM网络预测1992年至2015年间标准普尔500指数成分股的样本外定向变动，发现LSTM网络性能优于无记忆分类方法。Abe和Nakayama研究了深度学习模型在预测日本股市横截面未来一个月股票回报的性能，发现更多层数的DNN通过重复非线性变换提高表征能力，提高预测精度。

Chen和He提出6层卷积神经网络（CNN）用于预测中国股市股票价格，采用二元分类预测价格变动，发现CNN模型具有鲁棒性。人工神经网络（ANN）是单层或多层全连接网络，可通过增加隐藏层学习复杂关系。循环神经网络（RNN）在多种应用中表现良好，但LSTM具有解决长期依赖问题的优势，通过遗忘门、输入门和输出门控制信息处理。

在机器学习中，学习速率是优化方法的关键参数，用于搜索步长以最小化损失函数。LSTM网络表现出时间序列行为，数据集被安排为包含几天的特征，除纪元外所有参数保持恒定，变参数是天数和各自纪元。如果训练集中的天数增加，纪元数同样增加以充分训练模型。

数据和方法论部分介绍了研究目标、数据清理、预处理技术、模型架构、参数选择、评估指标和实验设计。通过训练数据集评估LSTM模型，预测因子回报和股票市场组/板块回报，结果表明LSTM模型预测性能良好，误差相对较低。

结论指出LSTM模型能够准确预测因子回报和股票市场回报，为股票市场回报预测提供了有力支持。LSTM模型的准确性和预测能力有助于投资组合经理和投资者通过风格、国家或行业分类进行决策。然而，未来研究可考虑比较多种深度学习模型，以进一步评估LSTM模型的准确性。