遗传规划与多因子模型的量化投资策略优化研究【附代码】

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• 数据安全与隐私保护

💡 擅长工具：

• Python/R/Matlab 数据分析与建模

• Hadoop/Spark 大数据处理平台

• SQL数据库管理与优化

• Tableau/Power BI 数据可视化工具

• TensorFlow/PyTorch 深度学习框架

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（1）量化投资与因子挖掘背景

自 20 世纪量化投资概念诞生并历经多年发展，如今已逐渐走向成熟，其投资模式在市场中获得了广泛认可。在众多量化投资策略里，如市场中性策略、CTA 和指数增强等，市场中性策略中的多因子选股策略尤为关键。投资者期望通过构建多因子选股模型，超越基准指数，获取超额收益。经过长期的市场验证，多因子量化选股模型凭借其稳定性与可靠性，成为众多量化投资者的首选策略。

在多因子策略中，因子的质量直接决定了选股效果。优质的因子能够更精准地筛选出具有潜力的股票，从而提升投资组合的绩效。然而，市