指数成分股调整的事件效应及增强策略 ——基于机器学习的视角
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摘要
本报告基于沪深300与中证500指数成分股调整规则，利用机器学习随机森林模型，结合被动资金流动、市值、流动性和价格趋势等多维非线性因素，预测调整事件对成份股短期超额收益的冲击效应，并建立增强策略提升事件驱动交易收益。研究发现，纳入效应和剔除效应均显著，且模型分组表现显示优选组实现正向超额收益，表明事件效应具备可量化预测能力，为被动指数基金调整带来的机会提供了精准策略支持[page::0][page::8][page::11][page::15][page::17]。
