基于Elastic Net分位数回归的多因子量化选股策略

作者：陈友祝

来源：科学技术创新, 2022, (27): 56-59.

• Elastic Net
• Lasso
• 多因子选股
• 分位数回归

将Elastic Net分位数回归应用到多因子选股中，求解过程采用SNCD算法。选取2013年6月28日至2021年7月1日的沪深300指数成分股，选取了共46个因子，回测结果表明，Elastic Net分位数回归在分位点为0.1和0.9时，年化收益率分别达到了38.51%和39.67%，远超基准年化收益率17.37%。同时还将Elastic Net分位数回归策略同Lasso分位数回归策略比较，从回测结果的各项指标来看，Elastic Net分位数回归策略可以通过调整不同的分位点来保留更加有效的因子，从而获得更高的年化收益率和超额收益率。

• 单位
  杭州电子科技大学