【摘 要】
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当前机器学习热度不减,得益于机器学习在多领域的广泛应用,许多经典问题有了新的解决思路。针对量化选股问题,将价值投资中的公司相对估值法与机器学习中的K-means聚类算法相
【基金项目】
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山西省社会经济统计科研重点课题(KY[2019]085)
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当前机器学习热度不减,得益于机器学习在多领域的广泛应用,许多经典问题有了新的解决思路。针对量化选股问题,将价值投资中的公司相对估值法与机器学习中的K-means聚类算法相结合,构建一种简便易操作的选股策略,并选取2015—2019年数据进行实证分析。结果表明2015—2019年策略组合的回报率均优于基准指数(上证50、沪深300)的回报率。
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