【摘 要】
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基本面量化投资是目前越来越受到关注的一种投资方式,其核心是运用量化方法来研究股票基本面与收益率之间的关系。本文选取了两种具有代表性的机器学习模型,惩罚回归模型和支持向量回归机模型,来研究它们在基本面量化投资上的应用。除了对它们进行对比之外,本文还将对它们进行组合,来研究它们之间的组合的表现。本文选取了17个基本面因子作为自变量来对股票收益率进行预测,选取了2010年至2020年的数据来进行分析。本
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基本面量化投资是目前越来越受到关注的一种投资方式,其核心是运用量化方法来研究股票基本面与收益率之间的关系。本文选取了两种具有代表性的机器学习模型,惩罚回归模型和支持向量回归机模型,来研究它们在基本面量化投资上的应用。除了对它们进行对比之外,本文还将对它们进行组合,来研究它们之间的组合的表现。本文选取了17个基本面因子作为自变量来对股票收益率进行预测,选取了2010年至2020年的数据来进行分析。本文以季度为单位,每一个季度为一期,以每四年的数据作为一个训练集来训练模型,利用当期基本面因子对下一期的股票收益率进行预测,并根据股票收益率的预测值构建投资组合。本文使用了两种组合方式。第一种为并联组合,即将两种模型的预测结果按照某种比例进行求和得到新的预测结果。第二种为串联组合,利用了惩罚回归中的Lasso回归和弹性网络回归的特征筛选能力,预先对数据进行特征筛选,再使用支持向量回归机对收益率进行预测。通过对投资组合的表现进行对比,本文发现支持向量回归机的表现优于惩罚回归,它们的串联组合提升了投资组合的收益表现。同时,这些模型的表现均优于沪深300指数。本文验证了这些模型在基本面量化投资的效果。
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