量化投資-基于機(jī)器學(xué)習(xí)：FOF投資量化策略.pdf
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量化投資-基于機(jī)器學(xué)習(xí)：FOF投資量化策略。本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出的分類(lèi)概率作為基金選擇信號(hào)，并在基金組合的基金中進(jìn)行測(cè)試。利用基金凈值數(shù)據(jù)和另類(lèi)數(shù)據(jù)，我們訓(xùn)練了 5 種分類(lèi)方法，即支持向量機(jī)、邏輯回歸、 隨機(jī)森林、集成分類(lèi)器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為選擇股票型和偏股型基金構(gòu)建 FOF 投資組合時(shí)的決策依據(jù)。我們根據(jù)模型給出的概率定義了一個(gè)基金選擇信號(hào)，它代表了模型在將下一個(gè)時(shí)間周期收益率分類(lèi)為正時(shí)的預(yù)測(cè)置信度。我們定義的解釋變量包括基于基金凈值構(gòu)建的動(dòng)量特征、基金風(fēng)格、基金風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、基金公司、存在時(shí)間、CNE7 因子暴露度和基金規(guī)模特征等。我們檢測(cè)了模型在訓(xùn)練集上的效果，并基于模型構(gòu)建量化多頭策略對(duì)模型的性能進(jìn)行樣本外(測(cè)試集)檢測(cè)。
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