From Factor Models to Deep Learning: Machine Learning in Reshaping Empirical Asset Pricing
创建于 更新于
摘要
本报告系统性回顾了机器学习（ML）在资产定价领域的应用，重点分析了传统因子模型的局限性及ML如何通过捕捉非线性关系、多源数据融合（包括文本和图像）和动态学习，提升风险溢价估计和组合优化能力，同时探讨了模型可解释性、过拟合风险与监管合规等挑战，为量化金融未来发展提供了前瞻性视角 [page::0][page::1][page::5][page::6]。
