【摘 要】
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本文主要以Black-Litterman投资组合模型为基础研究中国A股市场上的行业配置问题.Black-Litterman模型是基于马科维茨均值方差框架的改进模型,结合投资者主观观点得到资产期望收益率,但较为困难的是投资者观点的设置,主观性较强.针对Black-Litterman模型中投资者主观观点的随意性等问题,本文采用集成学习算法,使用随机森林、GBDT、XGBoost等回归模型通过训练全A股
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本文主要以Black-Litterman投资组合模型为基础研究中国A股市场上的行业配置问题.Black-Litterman模型是基于马科维茨均值方差框架的改进模型,结合投资者主观观点得到资产期望收益率,但较为困难的是投资者观点的设置,主观性较强.针对Black-Litterman模型中投资者主观观点的随意性等问题,本文采用集成学习算法,使用随机森林、GBDT、XGBoost等回归模型通过训练全A股作为样本,滚动预测下一期行业指数的收益率,得到Black-Litterman模型的观点矩阵和观点向量,作为参数代入Black-Litterman模型优化框架进行行业配置,在平衡风险的情况下进行收益的最大化.最后使用Black-Litterman模型每期得到的行业权重对历史时间区间进行回测,与基准组合、马科维茨模型构建的投资组合与非集成学习算法构建的Black-Litterman模型组合对比,绘制出多条资产净值曲线,结果显示基于集成学习算法的Black-Litterman模型业绩表现优于其他模型与基准组合.
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