华泰金工 | 机器学习模拟投资者分歧

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投资者分歧是推动交易的原因之一，对金融市场的资产定价具有重要意义。本研究运用机器 学习来模拟投资者分歧。将不同的特征集输入给多个机器学习模型，模拟投资群体接收差异化信息源、并产生不同投资预测的过程。最后，根据模型预测差异构建的分歧度因子，能够有效刻画投资者分歧，对股票未来收益具有显著的预测作用。研究发现，投资者分歧度越高，股票预期收益越低。样本空间为全A股，机器学习分歧度因子在2017/1/4～2024/5/31的回测期内周度RankIC均值为 7.66 %，分5层TOP组合年化超额收益率为 9.71 %，周频双边换手率为 61.97 %。超参数选择对分歧度因子的影响基本不大。股票做空限制、动量和投资者认可度对分歧度因子具有显著影响。 核心观点 人工智能系列之80：机器学习用于模拟投资者分歧 投资者分歧是推动交易的原因之一，对金融 ………………………………