海外文献推荐 第62期 天风证券 20181107
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摘要
利用 CART 决策树选股 机器学习在金融领域有着非常广泛的应用，本文将 CART 决策树算法应用于选股模型之中。决策树模型相比于传统的线性模型或者判别分析其优势在于能解释模型中的非线性关系以及变量之间相互依赖的现象。本文以罗素 1000 指数中科技板块的选股为例，作者展示了 CART 决策树模型在于截面选股中的应用，动态 CART 决策树模型相比于简单的指标筛选方式表现出更高的多空收益以及夏普比率。
正文
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