打开中短期市场的“黑箱”——基于机器学习的ETF投资研究

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基于机器学习的特点，不难看到，数据量越大、对预测精度要求越高的领域，机器学习越能发挥其自身优势。市场（尤其是中短期市场）是一个典型的由多维信息构成的大数据集，我们认为机器学习工具能帮助投资者更好地识别金融资产价格的变化模式和可能存在的规律。为此，我们搭建了一套名为阿尔卡纳（Arcana）的纯机器学习投资体系，使其通过不断学习历史信息，识别信号，进而在月度频率上对相关行业ETF做出预判与投资决策，从近三年业绩来看，2018年1月至2020年12月，持仓总收益率243%，平均年化收益率84%，年化夏普率3.75，同期全市场排名6/4895。 来源:   招商银行研究 （ID：zsyhyjy） 作者:  招商银行  刘东亮、朱肖炜   ■ 中短期市场的难预测性折射出深层次 ………………………………