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20200525-海通证券-机器学习和知识图谱在行业轮动凤凰联盟登录的应用.pdf 33页

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证券研究报告 《机器学习和知识图谱在行业轮动凤凰联盟登录的应用》 海通证券研究所 金融凤凰联盟登录程部 分析师:冯佳睿 分析师:梁镇 Tel: (021 Tel: (021 Email: fengjr@ Email: lz11936@ SAC号码:S0850512080006 SAC号码:S0850519110004 分析师:张振岗 Tel: (021 Email: zzg11641@ SAC号码:S0850519050001 2020年5月25 日 研究背景  我们在行业轮动凤凰联盟登录列报告凤凰联盟登录挖掘了几大类的行业因子,这些因子通凤凰联盟登录凤凰联盟登录是行业 本身的特征或者基于共同外生变量变动的行业预测收益。  今天我们从另一个角度研究行业收益的可预测性:相关行业的滞后收益率。 1 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 研究背景  实际上,如果市场完全理性、无摩擦,滞后行业的收益率是不应该凤凰联盟登录预测效果 的。但真实的市场环境下并非如此。 • 投资者处理信息的能力凤凰联盟登录凤凰联盟登录。当某个行业出现冲击时,信息处理的局凤凰联盟登录性使专门从事相关 行业的投资者无法迅速得出冲击的全部影响。因此,信息逐渐在各个行业间扩散,由此导 致股票价格延迟调整。从而可以在行业滞后收益率的基础上,提高行业收益的可预测性。 理论基础 • 来源:Hong et al. (2007) . Do Industries Lead Stock Markets? • 滞后的行业收益率可以通过与下一期目标行业收益率回归来构建模型。但由于预测回归模 型凤凰联盟登录潜在的预测因子过多,传统的普通最小二乘法(OLS)估计存在缺陷: • 1、如果所凤凰联盟登录行业滞后的收益率凤凰联盟登录作为自变量,容易出现过拟合的情况; 应用难点 • 2 、如果只选择了少数行业的滞后收益率,就很难先验地知道凤凰联盟登录一个是最大的重要的,存在 主观性。 • 机器学习 • 采用机器学习的方法进行变量的筛选和降维,凤凰联盟登录效地防止过拟合。 • 知识图谱 解决办法 • 引入先验的行业关联关凤凰联盟登录图谱,根据关联关凤凰联盟登录进行变量的挑选。 2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 基于post-lasso的 01 行业轮动策略 3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 1.1 post-lasso方法介绍 • Lasso回归,全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法 是一种压缩估计,也被称作线性回归的 L1 正则化。相比于普通最小二乘估计, 它通过构造一个惩罚函数,在变量众多的时候快速凤凰联盟登录效地提取出重要变量,简 化模型。其目标函数的表达式如下: • Post-Lasso方法是指先训练一个Lasso回归,其目的是进行特征选择,保留凤凰联盟登录 数不为零的特征。用这些特征再重新训练一个最小二乘回归。相比于直接才凤凰联盟登录

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