基于XGBoost算法的多因子量化选股模型构建与实证研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着金融市场的持续发展与信息技术的飞速进步，量化投资在全球范围内得到了广泛应用，成为投资领域中不可或缺的一部分。量化投资通过运用数学模型和计算机算法，对大量金融数据进行分析和处理，从而制定投资决策，相比传统投资方式，具有更高的效率和准确性。量化选股作为量化投资的重要组成部分，旨在通过构建科学的选股模型，从众多股票中筛选出具有投资价值的股票，以实现投资组合的优化和超额收益的获取。

传统的选股方法主要依赖于分析师的经验和直觉，这种方式存在较大的主观性和局限性。分析师的判断容易受到情绪波动、个人偏见以及信息不