Lageravkastning förutsägbarhet är ett viktigt forskningstema eftersom det återspeglar vår ekonomiska och sociala organisation, och betydande insatser görs för att förklara dynamiken i den. Statistik över stark explanativ kraft, kallad "faktor" [1] har föreslagits för att sammanfatta essensen av prediktiv aktieavkastning. Även maskininlärning metoder blir allt populärare i aktieavkastning förutsägelse [2], en slutsats av aktieavkastningen är mycket svårfångad, och fortfarande de flesta investerare, om delvis, förlitar sig på sin intuition för att bygga en bättre beslutsfattande. Utmaningen här är att göra en investeringsstrategi som är konsekvent under en relativt lång period, med det minimala mänskliga beslutet om hela processen. I detta syfte föreslår vi ett nytt ramverk för avkastningsprognoser som vi kallar Ranked Information Cofficient Neural Network (RIC-NN). RIC-NN är ett djupt lärande och omfattar följande tre nya idéer: 1) icke-linjärt multifaktorbaserat tillvägagångssätt, 2) avbrytande av kriterier med rangordnad informationskoefficient (rank IC) och 3) djupgående överföringslärande mellan flera regioner. Experimentell jämförelse med aktierna i Morgan Stanley Capital International (MSCI) index visar att RIC-NN överträffar inte bara off-the-shelf maskininlärningsmetoder utan också den genomsnittliga avkastningen för stora aktiefonder under de senaste fjorton åren.
I Ref föreslogs en djupgående överföringsutbildning i flera aktiemarknadsregioner.
A Robust Transferable Deep Learning Framework for Cross-sectional Investment Strategy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science', 'Mathematics']}