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【MLinEcon文献推送13】机器学习驱动的基本面量化投资研究

来源:南风金融网 作者:南风金融网 人气: 发布时间:2020-03-16 09:57:20

原文信息



李斌,邵新月,李玥阳.机器学习驱动的基本面量化投资研究[J].中国工业经济,2019(08):61-79.


推文作者:李文(上海财经大学经济学院18级硕士生)




一、



近年来,已经有学者开始探索运用机器学习方法来解决因大量因子涌现而给传统研究方法带来的技术挑战。目前,学术领域涉及运用机器学习方法从因子中提取共同因素来解释截面收益;设计新的集成方法以获取更好的预测效果等。但机器学习算法在中国股票收益预测问题上的表现缺乏系统性的研究。本文系首次系统性地运用机器学习方法检验中国市场的股票收益预测及基本面量化投资。



二、数据来源与选取



本文选取1997年1月至2018年10月中国A股市场所有上市公司为研究样本,数据为月度频率。在剔除ST股票、金融股、股票上市首年数据并处理完缺失值后,1997年1月至2018年10月的有效样本为381062条。



借鉴Green et al.(2017),本文选取了96个公司特征变量代理异象因子。数据均来自CSMAR数据库。





三、机器学习预测算法



本文选取12种机器学习模型,包括3种线性回归的预测组合模型(FC)、岭回归(Ridge)、Lasso回归、弹性网络回归和偏最小二乘回归(PLS)。4种传统机器学习算法包括支持向量机(SVM)、梯度提升树(GBDT)、极端梯度提升树(XGBoost)、集成神经网络(EN-ANN),3种深度学习算法包括深度前馈网络(DFN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)。


其中,DFN算法:

深度前馈网络模型(DFN)是典型的深度学习算法(Goodfellow et al., 2016)。该模型的输入特征和输出变量间没有反馈连接,整体保持由上至下的纵向层级结构,每一层由多个激活函数构成的神经元组成。常见的深度前馈网络有:多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等等。


本文中DFN 构建的算法流程如下:

①确定前馈网络的层数和神经元数目以及模型重复训练次数;随机初始化每一个神经元中的参数。


②以前馈网络输出结果同真实值之间的均方误差作为模型损失函数,在训练数据集上计算模型损失值。


③?将模型损失值导入训练器进行前馈网络参数的重计算,重复②步直到设定重复训练次数。

图片来源:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10694471.html




四、研究结论



深度学习算法优于非线性机器学习算法优于线性机器学习算法,并且深度前馈神经网络表现最好。GBDT、XGBoost和DFN三种非线性算法带来的投资绩效提升最为显著,多空组合月度收益率较传统OLS回归分别提升了33.33%,35.82%和38.30%,夏普比率则分别提升了27.68%,32.99%和33.55%。稳健性检验显示,机器学习驱动的基本面量化投资模型在考虑卖空限制、交易成本、不同参数等情形时均表现稳健。市场异象因子中交易摩擦因子对中国A股市场具有较强的预测能力。






五、文章摘要



基本面量化投资是近年来金融科技和量化投资研究的新热点。作为人工智能的代表性技术,机器学习能够大幅度提高经济学和管理学中预测类研究的效果。本文系统性地运用机器学习,来提升基本面量化投资中的股票收益预测模块。基于1997年1月至2018年10月A股市场的96项异象因子,本文采用预测组合算法、Lasso回归、岭回归、弹性网络回归、偏最小二乘回归、支持向量机、梯度提升树、极端梯度提升树、集成神经网络、深度前馈网络、循环神经网络和长短期记忆网络等12种机器学习算法,构建股票收益预测模型及投资组合。实证结果显示,机器学习算法能够有效地识别异象因子—超额收益间的复杂模式,其投资策略能够获得比传统线性算法和所有单因子更好的投资绩效,基于深度前馈网络预测的多空组合最高能够获得2.78%的月度收益。本文进一步检验了因子在预测模型中的重要性,发现交易摩擦因子在A股市场具有较强的预测能力,深度前馈网络在筛选因子数据上的多空组合月度收益达到了3.41%。本文尝试将机器学习引入基本面量化投资领域,有助于促进人工智能、机器学习与经济学和管理学的交叉融合研究,为推进国家人工智能战略的有效实施提供参考。


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