随机森林选股:中国股市超额收益的开发  

Stock selection with random forest:An exploitation of excess return in the Chinese stock market

作　　者：谭筝 Ziqin Yan Guangwei Zhu 

机构地区：[1]成都翕元量化科技有限公司 [2]不详

出　　处：《科学新闻》2020年第2期149-149,共1页Science News

摘　　要：文章简介近年来,由于机器学习技术具有广泛模拟更复杂问题的能力,因此包括金融学在内的各个研究领域都开始非常重视机器学习技术。与通常用来描述股票远期收益与公司特征之间关系的传统线性回归方法不同,金融界在描述复杂的股票动态时经历了基于树形算法和神经网络范式的快速发展。事实证明,这些非线性方法在预测股价和选择上的表现优于一般市场的股票。

关 键 词：超额收益 线性回归方法 网络范式 随机森林 机器学习技术 非线性方法 选股 树形算法 

分 类 号：F83[经济管理—金融学]