“学海拾珠”系列之一百五十六：使用机器学习识别基金经理投资能力

主要观点： 执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw@hazq.com 联系人：钱静闲执业证书号：S0010522090002邮箱：qianjx@hazq.com ⚫预测变量、特征与模型设置 文献主要预测的对象是共同基金的异常回报，它衡量了扣除系统风险因子敞口后的基金绩效。 使用的特征包括：基金持仓股票的46个特征（已被证明对预期回报的横截面排序有预测力），基金动量、基金特征（成立时长、规模、资金流、费率、换手）、家族特征、市场情绪。 预测模型使用人工神经网络，它允许变量之间的交互作用，以及特征与未来基金绩效之间的非线性关系，根据它对下个月异常回报的预测，将基金分为十分组构造组合，生成预测值加权投资组合和等权投资组合。 1.《运用少量ETF可以复制主动基金的业绩吗？——“学海拾珠”系列之一百五十》 ⚫结论 根据神经网络模型的预测，投资于10%最佳基金的投资策略，将获得72%的累计异常回报，最差的10%将获得-119%的累计异常回报，规避最差的基金比投资最佳的基金更有价值，扣费后多头组仍有超额收益。 2.《A股的流动性、波动性及其溢出效应——“学海拾珠”系列之一百五十一》 当分别仅使用股票特征、股票特征和情绪、基金特征、基金特征和情绪时，发现结果差异巨大，基金特征与股票特征形成鲜明对比，美国权益基金具有持久显著预测能力的变量为基金动量与基金资金流，且它们与情绪存在交互作用，两者间存在线性模型无法捕捉到的交互效应。 3.《人工智能可以读懂企业高管的想法吗？——“学海拾珠”系列之一百五十二》 4.《Alpha与风格因子的综合风险评价策略——“学海拾珠”系列之一百五十三》 ⚫风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 5.《信息不确定性、投资者情绪与分析师报告——“学海拾珠”系列之一百五十四》 6.《通胀是否会影响会计信息-股票价格间的相关性？——“学海拾珠”系列之一百五十五》 正文目录 1引言..........................................................................................................................................................................................42数据与变量.............................................................................................................................................................................52.1数据..........................................................................................................................................................................................52.2基金的异常回报.....................................................................................................................................................................52.3基金的持仓特征.....................................................................................................................................................................52.4宏观经济变量.........................................................................................................................................................................63样本内基金表现单变量分析................................................................................................................................................74主要分析与讨论.....................................................................................................................................................................94.1前馈神经网络.......................................................................................................................................................................104.2最优预测................................................................................................................................................................................114.3预测基金异常回报的重要特征..........................................................................................................................................124.4特征重要性与交互效应......................................................................................................................................................154.5宏观经济变量的选择...........................................................................................................................................................165总结........................................................................................................................................................................................18风险提示：.............................................................................................................................................................................................18 图表目录 图表1基金的股票特征及其分类..........................................................................................................................................................................6图表2投资者情绪时序图........................................................................................................................................................................................7图表3CFNAI时序图.................................................................................................................................................................................................7图表4基金单变量多空组合异常回报.................................................................................................................................................................8图表5基金单变量多空组合FAMA四因子回归结果......................................................................................................................................9图表6单层前馈神经网络模型............................................................................................................................................................................10图表7两种赋权方式..............................................................................................................................................................................................11图表8不同赋权方式下的累计异常回报.........................................................................................................................................................11图表