论文《基于最小生成树的多因子选股》

摘要：近年来,人们对量化投资有了深入的了解。其中,多因子选股模型是一种特别重要的模型,它的优势在于能够结合很多信息,得出人们理想中的选股结果。在经济物理学中,股票网络是曼泰尼亚引入的,是运用最小生成树的方法来调查股票之间的联系。为了研究股票之间的相互联系,本文使用最小生成树的方法探索股票网络的结构。本文首先通过对股票投资者访问,探索投资者选取股票倾向于选取哪些因子作为参考标准,也就是候选因子的选取。然后,本文运用多因子选股的方法,经过有效因子的检验,剔除有效且冗余的因子。最后,本文采用三种方法,即Kruskal算法、Prim算法、权矩阵方法,求解股票网络的最小生成树。根据分组技术对股票的因子进行建模,模型求解,找出股票的相异度。想要下载论文的读者朋友，请先付费获得积分。