Institutional Repository of School of Statistics
| 基于可预测信息的投资组合构建 | |
孙景云1,2 ; 苟小乐1
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| 2025-02-28 | |
| 发表期刊 | 兰州财经大学学报
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| 摘要 | 立足于机器学习方法预测股票收益率后再构建投资组合的两阶段资产配置模型，对上证50指数成分股2015年1月至2023年10月期间的样本数据进行建模分析。首先使用K近邻算法（KNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林算法（RF）和极端梯度提升法（XGBoost）对股票的未来收益进行预测，并根据预测结果选择具有更高潜在收益的股票；然后基于选定资产使用融合了预测信息的均值-方差（MV）模型进行最优资产配置。在比较四种机器学习模型的预测结果后，发现RF算法相较于其他三种机器学习方法（KNN算法、SVR算法和XGBoost算法）具有更高的预测精度。通过运用融合了预测信息的MV模型构建选定资产的最优配置策略，结果表明，RF-MV模型能够实现比其他投资组合模型更高的年化收益率、累计收益率和夏普比率。 |
| 关键词 | 机器学习 投资组合 收益率预测 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | AMI |
| ISSN | 1004-5465 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP18 ; F832.51 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/38830 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 1.兰州财经大学统计与数据科学学院; 2.甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室 |
| 第一作者单位 | 统计与数据科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙景云,苟小乐. 基于可预测信息的投资组合构建[J]. 兰州财经大学学报,2025. |
| APA | 孙景云,&苟小乐.(2025).基于可预测信息的投资组合构建.兰州财经大学学报. |
| MLA | 孙景云,et al."基于可预测信息的投资组合构建".兰州财经大学学报 (2025). |
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