机器学习及其在金融市场中的应用
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摘要
本报告系统介绍机器学习的基本概念、方法及其在金融市场的应用，包括Lasso回归预测铜期货价格、决策树模型用于财务造假识别、逻辑回归构建债务违约预警模型及基于Xgboost的多因子选股模型实证。实证结果显示机器学习在因子挖掘和风险预警中效果显著，但也指出其在金融领域的局限性，如数据稀缺、样本不平衡及过拟合风险等，对未来机器学习金融应用提供重要参考。[page::1][page::8][page::9][page::15][page::19][page::25][page::28]
