周期理论与机器学习资产收益预测华泰金工市场周期与资产配置研究
创建于 更新于
摘要
本报告基于周期理论和机器学习，结合华泰金工周期三因子资产定价模型，创新引入机器学习Softmax模型及集成学习方法，量化挖掘资产周期状态与未来收益排序的非线性概率预测关系。通过对全球及中国主要资产的深度实证回测，结果显示该方法在年化收益率、最大回撤和夏普比率等多项指标上明显优于传统等权策略及单指标预测模型，验证了机器学习方法在周期资产配置中对新兴及发达市场的普适性和有效性，且可实时动态指导资产配置决策（含图表1周期三因子模型框架及图23、24等多模型实证对比）[pidx::0][pidx::2][pidx::21][pidx::22]
