小样本机器学习在证券择时：生成对抗网络与FSL-LR模型

"20220601-华西证券-机器学习择时系列之二：小样本机器学习技术实现指数择时1" 本文是华西证券关于机器学习在量化投资中应用的研究报告，重点探讨了在小样本情况下如何运用机器学习技术进行指数择时。报告分为四大部分，包括小样本学习的基本理论、生成对抗网络与线性回归（FSL-LR）模型的介绍、基于FSL-LR模型的择时建模以及总结。 1. **小样本学习基本理论** - **小样本学习的定义**：在数据量有限的情况下，传统机器学习模型可能因为数据不足而导致模型过拟合或欠拟合。小样本学习旨在通过有效的学习算法，在有限的数据下提高模型的泛化能力。 - **小样本学习在证券择时场景下的应用**：在量化交易中，由于历史数据有限，小样本学习技术有助于挖掘有效信息，提升模型预测的准确性。 2. **生成对抗网络与线性回归（FSL-LR）模型** - **基于生成对抗网络的数据增强**：生成对抗网络（GAN）可以生成与原始数据分布相似的新样本，扩大训练集，从而缓解小样本问题。GAN由生成器和判别器两部分组成，通过相互博弈的过程生成新的、逼真的数据。 - **广义线性模型与逻辑回归**：逻辑回归是一种广泛应用的分类模型，尤其适合处理二分类问题，如预测上涨或下跌的概率。在金融领域，逻辑回归可以用于预测指数的涨跌趋势。 - **逻辑回归目标函数的推导**：逻辑回归的目标函数通常采用最大似然估计，通过优化模型参数使得预测概率最接近实际观察结果。 3. **基于FSL-LR模型的择时建模** - **FSL-LR模型提出的背景**：针对小样本和线性回归结合的问题，研究者提出FSL-LR模型，将GAN的生成能力与逻辑回归的分类能力相结合，以提升择时策略的性能。 - **基于FSL-LR模型的策略设计思路** - **建模方法**：首先使用GAN生成模拟数据，然后用这些数据与原始数据一起训练逻辑回归模型。 - **模型预测目标**：模型预测未来一段时间内指数的上涨概率。 - **数据及参数选择**：选取合适的技术指标和市场数据作为输入，调整模型参数以优化预测效果。 - **策略具体过程及回测分析** - **技术指标与股票涨跌趋势的相关性分析**：研究不同技术指标与指数涨跌的相关性，为模型选择合适的输入特征。 - **FS...（部分内容未给出）**：这部分可能包含了具体策略的回测结果和模型性能评估。 该报告强调了机器学习，尤其是生成对抗网络在量化投资中的潜力，尤其是在数据有限的条件下，通过数据增强提升模型预测性能。同时，报告的风险提示指出，模型基于历史数据，仅作投资参考，可能存在局限性。证券分析师团队由王祥宇、杨国平和助理分析师周游共同完成，报告日期为2022年6月1日。