3、机器学习在投资组合决策中的应用：策略与方法解析

机器学习在投资组合决策中的应用：策略与方法解析

1. 机器学习在交易策略中的应用概述

系统交易策略是机器学习在投资组合决策中的早期且直接的应用。在这类策略下，资金管理者或自营交易员依据机器学习算法得出的量化信号，运用资金买卖证券，旨在消除决策过程中的情绪和偏差。通过分析市场数据、利用市场低效性，长期获取稳定回报。随着越来越多股票特征展现出持续的预测能力，基于异常现象（即无法用风险解释的超额回报）的交易策略不断涌现。然而，可用的候选信号众多，传统测试方法识别有用预测因子的稳健性受到质疑。机器学习算法能快速处理大量数据、识别复杂模式，助力做出更明智决策，制定更优交易策略，获取更高回报。

交易策略可分为以下三类：
- 价格策略 ：在输入数据中，价格对预测结果起核心作用。包括技术交易（利用历史市场数据及其变换预测资产未来价格）、系统性全球宏观策略（依据宏观经济原理跨资产类别和国家进行交易）和统计套利（通过检测资产关系和潜在异常现象寻找定价错误，假定异常会被正常市场动态消除）。
- 事件策略 ：聚焦于可能影响资产价值的重大事件，如盈利报告、并购、宏观经济数据发布或政治事件。市场可能未充分反映这些事件的影响，为精明投资者创造利用定价低效的机会。
- 价值策略 ：致力于识别并买入市场中被低估的资产，期望其价格最终上涨以反映真实价值，实现长期回报。可应用于股票、债券和房地产等多种资产，大致分为风险平价、因子投资和基本面主题三类。

2. 监督学习在交易策略中的应用

监督学习（SL）用于学习独立的外生属性（预测因子或特征）与指定的依赖