文章预览
+ 目录 1. 机器学习选基研究背景 2. 如何使用机器学习进行量化选基? 3. 机器学习选基算法介绍 4. 因子构建与回测 5. 基于机器学习因子的AI智选基金组合 6. 总结 7. 风险提示 摘要 ■ 投资逻辑 机器学习选基背景概述 本篇报告是国金证券金融工程团队智能化选基系列的第六篇,在本篇报告中,我们将机器学习方法应用到了基金研究中。量化选基主要从基础特征、业绩动量、持有人结构、交易特征等角度进行因子构建,目前普遍的方法是对因子进行等权合成。然而,此方法难以捕捉因子之间的非线性关系,还面临合成时的多重共线性问题,在不同的市场环境下,选基因子难以长期有效。随着基金数量和规模的激增,使用机器学习进行基金优选前景日益广阔。近些年,机器学习选基在学术界亦有着丰富的研究成果。 机器学习模型进行量化选基 我
………………………………