行业收益的可预测性：使用机器学习方法

文章预览

摘要 文献来源： David E. Rapach, Jack K. Strauss, Jun Tu and Guofu Zhou. "Industry Return Predictability: A Machine Learning Approach." The Journal of Financial Data Science, Summer 2019, 1 (3) 9-28. 推荐原因： 在整体经济环境中，利用滞后行业的收益，使用机器学习工具分析行业收益的可预测性。通过对后选推断和多重测试的控制，发现了行业收益可预测性的重要样本内证据。金融行业、大宗商品和材料生产行业的滞后收益显示了广泛的预测能力，并且预测结果所显示的行业间关系与经济运行过程也是一致的。样本外的行业收益预测，结合滞后行业收益的信息，具有经济价值：使用文献中的多因子模型来控制系统风险，在行业轮动组合中做多(做空)预测收益最高(最低)的行业，其年化alpha值会超过8%。 ………………………………