近年来,在虚拟经济领域,直接融资发展越发受到国家层面的重视,然而旨在我国建立一个成熟稳定的股票市场却仍是任重道远。在实体经济领域,人工智能、大数据等技术如火如荼的发展并积极与国民经济各领域相互融合,使会计成为未来被淘汰可能性最高的职业之一,但与此同时,智能财务、智能金融和智能审计的概念应运而生,并逐渐走向应用,对此,国家也在多层面进行了相关部署,希望以此作为传统财务、金融、审计行业变革的一个契机。本文针对当下智能财务这一社会热点领域与话题,主要解决财务管理中的股票投资决策问题,为传统金融领域的研究提供了可拓展的思路,为公司财务分析和股价预测提供了可创新的方法,为投资者开发投资策略、提高投资收益提供了有价值的参考,同时也为促进中国股市发展成熟稳定作出微薄贡献。从文章整体来看,本文借助量化投资平台进行实验操作,运用数据挖掘技术探讨机器学习中随机森林模型如何运用到量化投资中进行选股择时等实践的方法,并以此为基础设计了两种股票投资策略,并进行了分析与评价,为投资者提供具有一定指导意义的投资建议。从文章各部分来看:第一部分,绪论。本部分简要介绍了本文主要内容及相关内容,包括对本文的研究背景、研究的理论价值和实用意义进行阐述,对本文中心思想、技术路线、研究方法、创新点进行介绍,紧紧围绕“量化投资”这一最根本最重要的研究主题分别以国内和国外两个维度的研究文献进行综述。第二部分,相关理论释析。由于本文研究内容涉及科目较广,故本部分简要介绍了本文所涉及的、在进行具体分析问题解决问题前必须前置的相关理论知识体系,为主体部分的模型构建和应用做好必要的知识铺垫,包括量化投资、决策树、随机森林、因子模型、量化平台、PYTHON语言、统计预测。本部分不是对教材内容的简单罗列,而是作者在研究过程中和知识积累过程中所获得的对知识与技术的理解、感悟与经验表达。第三部分,随机森林模型的构建。本部分包括两大内容:一方面,通过优矿平台进行代码编写,运用随机森林模型中的分类算法,选取了 27个因子构建了择时模型;另一方面,通过聚宽平台进行代码编写,因子选择以哈佛大学和马里兰大学两大著名学术研究成果为参考蓝本并构建了回归模型,运用随机森林算法中的回归算法构建了选股模型。本部分在说明数据挖掘科学化、标准化流程的基础上对两方面内容进行展开,分别详细地阐述了随机森林算法中分类和回归两大模型的建立过程,包括实现环境、参考模型、模型原理、特征因子、数据和标签提取、模型训练和测试、代码实现等几部分内容。第四部分,随机森林模型在策略中的应用。在介绍量化投资的一般过程、量化程序设计的一般规则,并建立量化投资策略评价体系的基础之上,分别有针对性运用不同的投资策略对第三部分建立好的随机森林选股和择时两模型进行应用,向读者证明如何将它们应用到具体投资策略中,内容包括代码实现过程和策略运行回测,对结果进行分析评价,然后得出结论和改进意见。第五部分,启示与建议。本部分根据之前模型构建和应用过程等内容的论证所获得的启示,并给予投资者相应的建议。第六部分,结论。本文是一篇偏应用设计型专业硕士学位论文,在研究并向读者论证随机森林模型如何应用于量化投资实践的同时还得出以下结论:一、随机森林算法在应用于股票投资实践方面,具有可行性,且可以做到形式多样,不拘一格;二、即使没有进行过多的数据处理、因子有效性测试等工作并且在使用简单的投资策略的情况下,收益率仍然可以超过抛硬币式“无脑”投资的收益率,这证明了随机森林模型在量化投资应用上是有效的;三、量化平台发展的成熟度已可以满足一定程度的理论研究与投资实践需要,且相较于金融数据库在量化方面更具针对性,可以更好提供研究与实践服务,让没有编程基础的投资者或研究者快速上手;四、虽然在投资管理领域,选股和择时被认为是两回事,但用在使用随机森林进行择时与选股时,二者操作方式与原理具有极大相似性。人工智能发展虽已半个多世纪,却方兴未艾,如今更要与各行各业结合起来。国家已将智能金融的号角吹响,智能财务、智能会计也已深入人心,量化投资前景十分广阔,人工智能用于量化投资更是大势所趋。相信很快,会有越来越多的人投身于人工智能和量化投资交叉领域的研究和实践。人工智能与量化投资的深度融合也必会大放异彩。