新股上市首日卖出策略研究
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摘要
本报告针对注册制新股上市首日无涨跌幅限制的制度背景，研究了基于单一时间点卖出、固定涨幅卖出及分类卖出等策略，结合14项股票特征，采用时间序列交叉验证训练随机森林及XGBoost模型对新股进行类别预测，应用不同卖出策略。结果表明，XGBoost模型结合分类卖出策略2实现了最高的累积收益791.82%，显著优于基准709.03%，且稳定性较高，证明分类卖出策略在新股首日交易中具备显著优势 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]
