山西证券-机器学习量化模型：基于神经网络的模型框架-240702

1. 本报告基于神经网络框架构建了量化模型，用于预测股市未来价格上涨概率，并指导摆动交易决策。

2. 结合模型预测和波段交易策略，旨在在不同市场环境下实现更优的收益表现。

3. 模型回测结果显示平均年化收益率为4.26%，存在失效风险，阅读者应审慎参考报告结论。

本文构建了基于神经网络的深度学习模型框架，用于预测股票市场未来价格上涨概率，并指导摆动交易决策。

模型通过自定义损失函数等方法提高准确度，实现动态权重分配。

结合波段交易策略，调整投资决策以获取更优收益。

回测结果显示平均年化收益率为4.26%，2024年超额收益率为24.23%。

风险提示包括市场不确定性、模型失效风险等，阅读者应审慎参考报告结论。

本报告的投资建议及理由为： 1. 基于深度学习网络模型预测未来价格上涨概率，指导摆动交易决策。

2. 通过设定自定义损失函数等方法提高模型准确度和效率，动态权重分配。

3. 结合模型预测结果与波段交易策略，在不同市场环境中优化收益。

4. 回测结果显示策略组合在2024年截止6月初取得24.23%的超额收益。

5. 投资需注意模型失效风险及市场即时性政策和宏观经济影响导致的偏离。