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雷达卡
1、Top2硕士毕业论文代码及数据；
2、应用机器学习及神经网络的A股的基本面量化投资策略；
3、原始数据包括2002年至2021年所有A股上市公司的资产负债表、利润表、现金流量表数据；2002年至2021年所有A股上市公司的股票收益率、市场收益率；2002年至2021年所有A股上市公司的定期报告披露日期；2002年至2021年中国市场的Fama-French-五因子模型（经典算法）月收益率；
4、数据处理及清洗过程代码：①合并三张报表到一张大表中方便训练输入；②季度累计报表变单季度报表；③剔除缺失率较高的特征；④规模标准化；⑤调整表格格式，将行索引为证券代码，列索引为特定季报的特定财务报表项目；⑥Soft-Impute（软阈值奇异值分解）法填补空值【自变量】；⑦根据Sharpe风险资产定义，最小二乘法回归构建abnormal return指标【因变量】；⑧数据处理结果。
5、机器学习、神经网络OLS、LASSO、RandomForest、MLP、RNN的改进的训练代码；
6、根据训练结果的回测代码。
【数据】
【股票基本面量化原始数据】
(76 Bytes, 需要: RMB 48 元)
【代码】
【A股基本面量化数据处理代码、机器学习及神经网络过程代码】
(76 Bytes, 需要: RMB 188 元)
京公网安备 11010802022788号
