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赢咖4娱乐基于量化多因子的行业配置策略之三:机器学习算法下的行业轮动
作者:管理员    发布于:2021-09-05 11:34    文字:【】【】【

  赢咖4机器学习与行业轮动:行业轮动的截面模型对行业收益率的预测是一个具体数值,且是有监督学习,符合机器学习回归算法中“标注的数据集具有数值型的目标变量”的特点,可以考虑引入该算法。

  引入XGBoost 算法的行业轮动:策略相对于原策略有提升。XGBoost 算法可以进一步挖掘残差中的非线性信息,全回测期内年化收益率提升至31.24%,夏普1.41。

  引入SVM 算法的行业轮动:策略取得了和XGBoost 算法相似的效果,但提升不如XGBoost 算法多,回测期内收益率和最大回撤较原策略更优,分别为30.99%和16.21%,波动率仍扩大,夏普1.42。

  引入Weighted KNN 算法的行业轮动:Weighted KNN 算法在理论上有比较明显的缺陷:训练集大时预测效率低、样本少的区域容易过拟合、预测曲线不连续等。

  策略总结:XGBoost 和SVM 算法效果接近,两者都要远优于Weighted KNN风险因素:模型/方法失效、回测数据时间长度不够、指数数量较少、没有考虑交易成本。

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