李仲飞表示,机器学习方法有其独特优势,可以分析解释变量和被解释变量之间的非线性关系,可以有效处理多重共线性,对缺失的数据不敏感,可以有效筛选与因变量相关的自变量,不要求数据符合特定的分布形式。 他还说,机器学习模型在基金市场的不同情况下都具有非常好的预测能力,能获得高达66%的样本外R2;能有效识别优秀的基金;...
李仲飞表示,机器学习方法有其独特优势,可以分析解释变量和被解释变量之间的非线性关系,可以有效处理多重共线性,对缺失的数据不敏感,可以有效筛选与因变量相关的自变量,不要求数据符合特定的分布形式。 他还说,机器学习模型在基金市场的不同情况下都具有非常好的预测能力,能获得高达66%的样本外R2;能有效识别优秀的基金;...
他还说,机器学习模型在基金市场的不同情况下都具有非常好的预测能力,能获得高达66%的样本外R2;能有效识别优秀的基金;能获得非常高的投资组合收益,未来首个季度的最高实际收益可达40%,高水平业绩可持续6个季度。 李仲飞进一步称,基金经理过去的收益是最重要的特征,基金过去的收益具有较好的预测能力,宏观特征也很重要...
李仲飞引导师生们围绕“基金收益的预测”“如何通过梳理文献找到科学问题”和“机器学习的应用”等方面进行交流,并为学院工商管理学科建设积极建言、出谋划策。 祝志勇在总结时指出,李仲飞教授使用的机器学习方法融合了科技前沿的最新研究,利用...
南方科技大学金融系讲席教授李仲飞发表了题为《基于机器学习方法的中国公募基金收益预测》的主旨演讲。他综合了基金自身特征、基金持有...查看全文 相关企业信息 公司名称:上海临港经济发展(集团)有限公司 法人代表:袁国华 注册资本:1255708.5657万人民币 成立时间:2003-09-19 公司类型:有限责任公司(国有控股) 经营状态...
即便是被奉为经典的马科维兹模型中的参数也会随着情景变化和个体需要而改变。在机器学习时代,模型和算法都需要不停改进,人工智能和大数据手段都可以加入到模型修正中来。大数定理告诉我们股市行为符合正太分布,但总是用历史结果作为未来金融市场...
南方科技大学金融系讲席教授李仲飞发表了题为《基于机器学习方法的中国公募基金收益预测》的主旨演讲。他综合了基金自身特征、基金持有股票特征、基金经理特征和宏观变量四大类104个特征指标,运用8种机器学习方法,研究中国公募基金收益是否可以被预测,哪些特征可以预测基金收益,以及特征和基金收益的非线性关系。
南方科技大学金融系讲席教授李仲飞发表了题为《基于机器学习方法的中国公募基金收益预测》的主旨演讲。他综合了基金自身特征、基金持有股票特征、基金经理特征和宏观变量四大类104个特征指标,运用8种机器学习方法,研究中国公募基金收益是否可以被预测,哪些特征可以预测基金收益,以及特征和基金收益的非线性关系。