基于技术面和风格组合的机器学习择时策略.docx

基于技术面和风格组合的机器学习择时策略

择时策略的原因

本文构建择时策略的方法主要是基于机器学习模型。使用的模型主要有三个：支持向量机、决策树和随机森林。其中支持向量机分别用不同的核函数（多项式核、高斯核）来建模寻优，决策树也使用了不同的算法（信息增益和基尼指数）来建模寻优。

对风格轮动策略的研究国内外也有很多，方法各异，都可以取得很好的效果，因为风格轮动的本质就是对证券风格的划分，且市场在不同时期基于宏观经济原因、市场情绪、以及投资者偏好等各种因素下，会有一类风格的证券获得较强的走势，风格轮动策略旨在通过量化的方式来把握住这种趋势，以此达到获取超额收益率的目的。通过本文之前章节的因子有效性检