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近日，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院李斌教授發(fā)表在《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2019年第8期（人大復(fù)印資料《投資與證券》2019.12轉(zhuǎn)載）“機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的基本面量化投資研究”一文入選2019年“人大復(fù)印報(bào)刊資料經(jīng)濟(jì)學(xué)類最受歡迎文章集萃”第1名。

基本面量化投資是近年來金融科技和量化投資研究的新熱點(diǎn)。作為人工智能的代表性技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠大幅度提高經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)中預(yù)測(cè)類研究的效果。這篇論文系統(tǒng)性地運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)，來提升基本面量化投資中的股票收益預(yù)測(cè)模塊。

基于1997年1月至2018年10月A股市場(chǎng)的96項(xiàng)異象因子，本文采用預(yù)測(cè)組合算法、Lasso回歸、嶺回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)、梯度提升樹、極端梯度提升樹、集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度前饋網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等12種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建股票收益預(yù)測(cè)模型及投資組合。實(shí)證結(jié)果顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效地識(shí)別異象因子—超額收益間的復(fù)雜模式，其投資策略能夠獲得比傳統(tǒng)線性算法和所有單因子更好的投資績(jī)效，基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的多空組合最高能夠獲得2.78％的月度收益。本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了因子在預(yù)測(cè)模型中的重要性，發(fā)現(xiàn)交易摩擦因子在A股市場(chǎng)具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，深度前饋網(wǎng)絡(luò)在篩選因子數(shù)據(jù)上的多空組合月度收益達(dá)到了3.41％。

本文嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)引入基本面量化投資領(lǐng)域，有助于促進(jìn)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)的交叉融合研究，為推進(jìn)國家人工智能戰(zhàn)略的有效實(shí)施提供參考。

李斌教授

李斌教授近年來在一直專攻于金融科技、投資管理和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究，他具有金融+科技的跨學(xué)科背景與研究能力。他在《Journal of Accounting Research》、《Journal of Futures Markets》、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》等金融會(huì)計(jì)類期刊發(fā)表論文，同時(shí)在《Artificial Intelligence》、《Journal of Machine Learning Research》、ICML、IJCAI等人工智能類期刊和會(huì)議發(fā)表論文。他是湖北省楚天學(xué)子、武漢大學(xué)珞珈青年學(xué)者、武漢大學(xué)人文社科青年學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的投資管理研究”負(fù)責(zé)人；同時(shí)也是特許金融分析師（CFA）持證人。主持國家自然科學(xué)基金、教育部人文社科基金等項(xiàng)目；擔(dān)任Neurocomputing期刊副主編（Associate Editor），多個(gè)國內(nèi)外期刊的評(píng)審人和會(huì)議的程序委員會(huì)委員。指導(dǎo)的學(xué)生獲得武漢大學(xué)研究生學(xué)術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)等。

據(jù)悉，“人大復(fù)印報(bào)刊資料”系列數(shù)據(jù)庫具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值和品牌影響力，國內(nèi)唯一擁有覆蓋人文社科全學(xué)科領(lǐng)域?qū)W術(shù)的期刊群?！稄?fù)印報(bào)刊資料》轉(zhuǎn)載量是學(xué)術(shù)界評(píng)價(jià)人文社科期刊以及論文的影響尺度之一。