机器学习在量化投资中的应用探讨
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摘要
本报告系统梳理了机器学习在量化投资中的应用逻辑、六大模型类别及其优劣，并提出“模型与专业知识结合”与“跳出收益率预测”的实践建议以应对金融数据高噪、低维与动态性的挑战 [page::1][page::11]。行业调研与实证显示：Barclay 调查中使用 AI/ML 的比例从 2017 年的约20% 上升到 2018 年的 56%，且 Eurekahedge 编制的 AI 对冲基金指数近十年年化约 12.6%，显著跑赢旗舰对冲基金指数的约 4.9%（说明 AI/ML 在对冲/量化基金中的快速推广与一定的超额表现） [page::4][page::7]。报告进一步将应用划分为预测、定价、交易执行、文本分析与组合优化五大场景，给出每类场景下适合的模型类型与注意事项，并示例性介绍了模式匹配、强化学习、核方法与自动编码器等在实务中的使用方式 [page::13][page::15][page::17]。
