【摘 要】
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近年来,我国通过基金理财的人数大大增加。2022年,公募基金数量已经达到10077只,对投资者而言,从中挑选出符合自身需求的基金并不容易,而以公募基金为主要标的资产的公募FOF产品可以解决这一难题,FOF基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看,国内公募FOF处于起步阶段,依旧存在较多问题,如FOF基金经理定位模糊、缺乏有效基金筛选方法等。因此,本文采用机器学习LSTM-Attention模
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近年来,我国通过基金理财的人数大大增加。2022年,公募基金数量已经达到10077只,对投资者而言,从中挑选出符合自身需求的基金并不容易,而以公募基金为主要标的资产的公募FOF产品可以解决这一难题,FOF基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看,国内公募FOF处于起步阶段,依旧存在较多问题,如FOF基金经理定位模糊、缺乏有效基金筛选方法等。因此,本文采用机器学习LSTM-Attention模型与资产配置理论结合的思路来构建FOF产品,希望能为FOF基金投资者提供新颖的投资思路。FOF组合的构建,可以分为基金优选和权重配置两个部分。本文首先结合FOF基金监管条例中披露的要求选取符合条件的基金,选取2017年10月1日至2022年9月30日五年的日度基金数据。其次,利用LSTM-Attention模型根据Alpha阿尔法系数、最大回撤和基金经理学历等13个基金量化指标对基金的未来一月回报率进行相应的预测,甄选出在每个持仓月度区间内收益贡献最大的50只基金完成基金优选。最后,结合等权重、风险平价和最小方差这三种资产配置方法对这50只基金进行权重配置,并利用绩效指数对其收益率与风险水平做出全面对比分析,并由此选择最佳的投资组合配置方法。通过实证结果表明本文将LSTM-Attention模型与风险平价策略以及最小方差策略结合来构建FOF产品收益超越同期市场FOF基金指数（885071.WI）,证明了本文构建的FOF基金组合是有效可行且具有投资参考价值的。
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