【摘 要】
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近年来,我国证券市场的高速发展催生了一批题材股,根据重大事件的不同分类,可以分为资产重组板块、WTO板块以及新能源板块等等。在这些众多题材股中间,高送转这一题材无疑是中小投资者强烈追捧的对象,但同时也产生了一些市场乱象,导致投资者盲目炒作高送转股票。由此可见,针对下一年度可能会实施“高送转”行为的上市公司实施合理有效的预测,并对相应的标的加入投资组合进行有效的筛选,能够为投资策略的稳定性以及高效性
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近年来,我国证券市场的高速发展催生了一批题材股,根据重大事件的不同分类,可以分为资产重组板块、WTO板块以及新能源板块等等。在这些众多题材股中间,高送转这一题材无疑是中小投资者强烈追捧的对象,但同时也产生了一些市场乱象,导致投资者盲目炒作高送转股票。由此可见,针对下一年度可能会实施“高送转”行为的上市公司实施合理有效的预测,并对相应的标的加入投资组合进行有效的筛选,能够为投资策略的稳定性以及高效性的提升起到积极作用。在本文中,主要针对以stacking策略为基础的高送转上市公司的预测模型以及投资方案设计实施深入性分析。首先通过stacking集成学习模型的应用对下一年的“高送转”方案实施有效的预测,并且结合政策因素对模型预测结果进一步手动筛选提升精准率得到最终预测结果。其次以2020年预测的可能实施高送转的30支股票来构建投资组合,并结合最佳持仓时间完成样本外回测分析。回测结果表明该方案具有较高的投资回报率。通过分析所获得的结论主要有:在我国当前阶段,上市公司“高送转”行为存在可预测性的特点,运用机器学习中stacking的集成方式能够进一步提升对该事件的预测准确率;针对“高送转”行情的潜在规律实施综合性分析,同时完成样样本外测试,在与同一阶段沪深300指数的收益率比较后发现其收益率显著较高。具有一定的借鉴价值。
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