模型输入数据特征

数据来源:Qlib,Ta-Lib,国金证券研究所
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- GBDT+NN 因子在沪深300成分股的多空组合净值数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 两类模型在沪深300 成分股的多空组合指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于不同预测标签的各类模型在中证500成分股的各项指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- Excret 与IR 标签所训练模型等权合成后各模型在沪深300成分股的各项指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 不同预测标签模型相关系数(NN部分)数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 不同预测标签模型相关系数(GBDT 部分)数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于不同预测标签的各类模型在沪深300成分股的各项指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于不同输入特征的各类模型在沪深300成分股的IC 均值数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证1000 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证1000 指数增强策略指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证1000 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证1000 指数增强策略净值曲线数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证500 指数增强策略净值曲线数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证500 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证500 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的沪深300 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的中证500 指数增强策略指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的沪深300 指数增强策略分年度收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的沪深300 指数增强策略净值曲线数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- 基于GBDT+NN 的沪深300 指数增强策略指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 因子在中证1000成分股的分位数组合年化超额收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 因子在中证1000成分股的多空组合净值数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 两类模型在中证1000 成分股的多空组合指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 因子在中证500成分股的分位数组合年化超额收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 因子在中证500成分股的多空组合净值数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- Excret 与IR 标签所训练模型等权合成后各模型在中证1000成分股的各项指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 两类模型在中证500 成分股的多空组合指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- Excret 与IR 标签所训练模型等权合成后各模型在中证500成分股的各项指标数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GBDT+NN 因子在沪深300成分股的分位数组合年化超额收益数据来源:Wind,国金证券研究所2023-12-13
- GRU 模型各主要超参数重要性数据来源:国金证券研究所2023-12-13
- 国金金工部分基本因子及构建方式说明数据来源:国金证券研究所2023-12-13
- TCN 网络结构示意数据来源:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling,国金证券2023-12-13
图表属性
- 数据类型:产业概述
- 发布日期:2023-12-13
- 文件格式:PNG、XLSX