【摘 要】
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机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进
【基金项目】
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国家社科基金项目“人民币在‘一带一路’沿线国家率先国际化的路径研究”(20BJL061),湖南省教育厅科学研究项目“行为金融视角下跨市场投资组合管理及尾部风险控制”(18B485)的阶段性成果。
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机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进
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