集成了机器学习的投资组合再平衡框架

创建于 2025-07-20T23:51:49.079907+08:00 更新于 2025-07-21T09:36:07.536277+08:00

摘要

本报告基于机器学习（逻辑回归和XGBoost）预测市场走势，动态调整风险规避系数以优化均值-基尼投资组合，采用滚动窗口测试标准普尔500成分股资产，实证结果显示XGBoost模型构建的组合在平均收益、累积收益和年化收益率方面均领先于多个基准，验证了机器学习集成投资组合再平衡框架的有效性 [page::0][page::11][page::12]。

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