基于AdaBoost算法的投資策略有效性預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，與有效市場(chǎng)假說(shuō)相悖的股市異象的成因和表現(xiàn)形式已經(jīng)成為目前二級(jí)市場(chǎng)投資研究的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)。其中，由于股市中存在動(dòng)量效應(yīng)、價(jià)值效應(yīng)等異象，使得相應(yīng)的投資策略可以獲得超額收益。但是，不同市場(chǎng)環(huán)境下單一種類的投資策略可能失效。因此，對(duì)于股市異象有效性的預(yù)測(cè)成為使用何種投資策略的前提。不同于其他研究著眼于市場(chǎng)整體走勢(shì)與股市異象的關(guān)系，本文將論證通過(guò)判斷大類因子有效性來(lái)預(yù)測(cè)股市異象投資策略有效性的可行性，從而選

2、取更為有效的投資策略。
　　本文將AdaBoost算法與傳統(tǒng)的多因子模型結(jié)合，針對(duì)傳統(tǒng)多因子模型存在的因子靜態(tài)不變、因子有效性判斷方法局限性強(qiáng)等問(wèn)題，提出利用因子對(duì)強(qiáng)勢(shì)股、弱勢(shì)股的區(qū)分度衡量因子有效性，并相應(yīng)地設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)因子有效性的動(dòng)態(tài)判斷，當(dāng)某一時(shí)期某一類別因子整體有效性較強(qiáng)時(shí)，則預(yù)測(cè)該類因子相關(guān)異象有效性較強(qiáng)。本文利用2011-2015年A股中證500指數(shù)成分股作為樣本池，對(duì)動(dòng)量效應(yīng)和價(jià)值效應(yīng)有效性預(yù)測(cè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本算法每