【摘 要】
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近期美股尤其是科技板块的超额收益吸引了大部分投资者的关注。以往的文献主要利用传统计量模型进行股价预测,并且预测因子数量有限。如今,随着计算能力的提高,机器学习已成为预测股票收益的最具开创性的方法之一。利用机器学习模型对影响美股收益波动的特征进行研究,并验证主流机器学习模型的预测表现,具有很强的研究意义。本文使用不同类型的机器学习方法来找出影响股票价格的关键变量,并测试不同的机器学习模型在股票价格预
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近期美股尤其是科技板块的超额收益吸引了大部分投资者的关注。以往的文献主要利用传统计量模型进行股价预测,并且预测因子数量有限。如今,随着计算能力的提高,机器学习已成为预测股票收益的最具开创性的方法之一。利用机器学习模型对影响美股收益波动的特征进行研究,并验证主流机器学习模型的预测表现,具有很强的研究意义。本文使用不同类型的机器学习方法来找出影响股票价格的关键变量,并测试不同的机器学习模型在股票价格预测方面的性能,以帮助投资者制定一种有利可图的投资策略。论文数据来自WRDS（沃顿研究数据服务）,由与股票市场相关的不同类型的特征组成,最后根据数据可用性和文献回顾的见解选择了 44个特征,涵盖了基本面数据和动量指标。在研究中,本文测试了基于最小二乘法的线性回归模型、基于惩罚函数的线性回归模型（岭回归、套索回归和弹性网络回归）、神经网络和梯度提升树模型。本文根据各个模型的预测结果,构建不同的投资组合,计算收益,并得出结论:神经网络模型和梯度提升树的样本外预测效果最好。本文选择了基于S＆P500、科技行业、非必需消费品行业和银行业划分的四种投资组合进行特征重要性排序。结果表明动量因素对所有4个测试的投资组合的股价预测都十分重要。
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