金融工程专题：基于LSTM神经网络的择时融合多因子选股策略-251114-华福证券

熊颖瑜 执业证书编号：S0210524100007 李杨 执业证书编号：S0210524100005  本报告提出了一种多维度指数日频择时框架，旨在通过仓位择时优化绝对收益策略和股指期货策略的绩效。核心数据: 深度学习因子预测框架以未来一天收益为目标，利用日度和分时数据捕捉隔夜信号，并采用改进的MADL损失函数进行方向判断。;通过信号融合将三类基础因子与两类深度学习因子聚合，形成最终择时信号，回测结果显示多空策略年化收益达46%（夏普比率;2.37），仅多头策略年化收益23%。。

本报告由华福证券发布,发布于 2025 年。

覆盖 2025 年,全文约 42。

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适合投资人、行业研究员等读者参考。

重点分析了股指期货等议题。