基于机器学习的牛股精选
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摘要
本报告基于决策树机器学习算法构建了一种股票超额收益选股策略。通过挑选三个关键技术指标（ADSOC、ROC和布林线上轨），构建了一个透明易解、可视化的决策树模型，实现了对未来相对中证500超额收益股票的稳健预测。策略采用月度调仓，在2011年至2015年表现出了年化超额收益21.55%、信息比率2.11和最大回撤9.33%的优异表现，尤其在震荡市和趋势市均具稳定盈利能力，且具较强的扩展性和逻辑可控性，为机器学习在量化投资中的应用提供了有效示范[page::0][page::1][page::7][page::9].
