基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

作     者：李斌 屠雪永 LI Bin;TU Xueyong

作者机构：武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2024年第44卷第1期

页      面：338-355页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金(71971164,72371191) 科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目课题(2020AAA0108505) 国家社会科学基金重大项目(20&ZD105) 

主　　题：投资组合选择 人工智能 资产特征 大维资产配置 量化投资 

摘      要：随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.