摘要
随着我国股票市场的快速发展,对投资组合进行优化的重要性逐步凸显.选择优良的股票是个人投资者获取盈利的首要且关键的一步.运用6种机器学习算法预测沪深300指数成分股的上涨概率,依次选取上涨概率最高的前k只股票.运用蒙特卡罗模拟方法对选取的前k只股票构建最优资产配比,以夏普比率为评价指标.最后构建RSI交易策略对这k只股票进行回测,观察其收益是否优于买入并持有沪深300指数.研究结论:1.AdaBoost模型对股票价格走势预测具有比较理想的预测结果,预测的准确率和F1-Value均高达70％以上;2.构建的投资组合夏普比率为0.6165,说明该投资组合每承受1单位风险能带来0.6165单位的超额收益,较为优良;3.机器学习算法选出的k只股票回测结果均较优,胜率都超过65％,最大回撤大多低于20％,说明机器学习算法在选股上具有一定优势.
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