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李星毅应邀做客广外金融双周论坛第七十九讲

编辑:顾哲瑜 发布时间:2024-04-28 浏览次数:

4月26日,中山大学管理学院金融学李星毅博士,做客广外金融双周论坛第七十九讲,在我校大学城校区院系楼401会议室展示研究成果。此次出席论坛的有我院张浩副院长,姚海祥老师、刘浩老师、刘倩老师和梁裕珩老师。


李星毅分享的主题是“基于机器学习的加密货币收益率预测”,他通过利用机器学习方法来预测加密货币的收益率。他从宏观和微观的角度分别构建了 8 个宏观经济因子以及 18 个加密货币特征因子。接着,他使用 12 种机器学习方法对加密货币的收益率进行了全样本和市值分组预测,并评估了所有模型的样本外表现及它们之间的差异。此外,他还使用 SHAP 方法考察了因子的重要性及其对模型输出的影响,并且在加密货币市场构建了多空和仅多头投资组合。报告过程中李博士就相关数据模型等问题与老师们展开讨论。



实证结果表明,树模型(尤其是随机森林模型)是表现最好的机器学习方法,其次是神经网络模型;与股票市场相比,树模型可以更好地预测加密货币市场的收益率。市场价值与已实现价值比率是最重要的因子,其数值越大,预测的收益率也越大。基于神经网络的投资组合有着最高的累计收益率变化。


图文:余江鹏莫苡荻

编辑 :覃诏莲 曹乐璇

初审:顾哲瑜

复审:张浩

终审:徐昶斌


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