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        從算法來(lái)看，PLS  算法相較于傳統(tǒng)的主成分分析法在選股結(jié)果的單調(diào)性以及穩(wěn)定性都有明顯的提升,因?yàn)镻LS  相比PCA  更重在主元對(duì)被解釋變量的解釋力度。
        在PLS  降維的框架下,我們需要應(yīng)用“潛變量”的思想,潛變量即一種無(wú)法被直接觀察到,但是對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)和能觀察到的輸出都存在顯著影響的變量。在實(shí)際應(yīng)用中，為了對(duì)個(gè)股下期收益率進(jìn)行預(yù)測(cè),我們將個(gè)股在因子上的暴露記為顯性變量,將因子共同影響下形成的個(gè)股預(yù)期收益率記為對(duì)應(yīng)的潛變量。
        我們運(yùn)用PLS  算法從包含技術(shù)面信息與基本面信息的26  個(gè)特征值中提取的潛變量用于全市場(chǎng)(除銀行)選股,潛變量最高的前20%的股票穩(wěn)定跑贏潛變量最低的后20%的股票,且夏普比率得到顯著提升
        策略構(gòu)建:我們構(gòu)建了按照中證500  行業(yè)權(quán)重的行業(yè)中性策略,年化超額可達(dá)9.89%,夏普比率可達(dá)1.24,2018  年年化超額收益率為4.20%
        PLS  算法本身不限制潛變量的個(gè)數(shù)，而在本篇報(bào)告中，我們只是使用了基礎(chǔ)的單潛變量算法，即假設(shè)每一期股票只受到一個(gè)隱含的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力的影響，這是一個(gè)較強(qiáng)的前提假設(shè)。后續(xù)我們考慮將這個(gè)限制放寬,即拓展至一維以上的潛變量空間,以期得到更進(jìn)一步的選股效果。