Alpha 预测之二: 机器的比拼《因子选股系列研究之 五十二》

创建于 2025-07-16T09:31:21.921794+08:00 更新于 2025-07-16T09:45:08.026063+08:00

摘要

本报告系统比较了17种机器学习模型及传统线性模型对A股超额收益的预测能力，实证发现非线性模型（尤其是GBRT和RandomForest）预测精度显著优于线性模型，模型简单平均（COMBO）进一步提升预测精度。权重约束导致预测精度与组合收益不完全一致，机器学习模型偏好技术因子使得策略换手率偏高，更适合中小资金高频操作 [page::0][page::8][page::10][page::12]。

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