机器学习驱动的基本面量化投资研究
基本面量化投资是近年来金融科技和量化投资研究的新热点.作为人工智能的代表性技术,机器学习能够大幅度提高经济学和管理学中预测类研究的效果.本文系统性地运用机器学习,来提升基本面量化投资中的股票收益预测模块.基于1997年1月至2018年10月A股市场的96项异象因子,本文采用预测组合算法、Lasso回归、岭回归、弹性网络回归、偏最小二乘回归、支持向量机、梯度提升树、极端梯度提升树、集成神经网络、深度前馈网络、循环神经网络和长短期记忆网络等12种机器学习算法,构建股票收益预测模型及投资组合.实证结果显示,机器学习算法能够有效地识别异象因子—超额收益间的复杂模式,其投资策略能够获得比传统线性算法和所有单因子更好的投资绩效,基于深度前馈网络预测的多空组合最高能够获得2.78％的月度收益.本文进一步检验了因子在预测模型中的重要性,发现交易摩擦因子在A股市场具有较强的预测能力,深度前馈网络在筛选因子数据上的多空组合月度收益达到了3.41％.本文尝试将机器学习引入基本面量化投资领域,有助于促进人工智能、机器学习与经济学和管理学的交叉融合研究,为推进国家人工智能战略的有效实施提供参考.
基本面量化投资、市场异象因子、机器学习、深度学习
F424(中国工业经济)
教育部人文社会科学研究项目;武汉大学人文社会科学青年学者学术团队建设计划;国家自然科学基金
2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共19页
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