股票价格真的能预测吗？
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机器学习（Machine Learning），是由亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年用机器解决跳棋游戏的背景下提出的, 其是指一种计算机程序，它可以学习产生一种行为，而这种行为不是由程序的作者明确编程实现的。相反，它能够显示出作者可能完全没有意识到的行为。这种行为的学习基于以下三个因素：
来自苏黎世大学的Markus Leippold，Qian Wang以及来自浙江大学的Wenyu Zhou在国际金融学顶级期刊《Journal of Financial Economics》发表文章“Machine learning in the Chinese stock market”，文章利用机器学习技术，从资本市场特征入手对我国股票收益的可预测性、无做空的投资组合收益等进行研究，扩充了我国资本市场领域的相关文献。
该论文于2021年4月投稿，2021年6月被接收，2021年8月正式刊出。
Part 1 引言
第一，相比被机构投资者主导的成熟市场，中国股市由所谓“散户”主导。根据2019年上海交易所的年报，散户数占所有账户的比例为99.8%。如此高的散户比例，导致整个市场的交易额会因为散户频繁的短期交易行为而增加。因此整个市场的高波动性有可能会造成股价在经济基础上的偏移。
所以基于这一特征，作者提出：是否某些由投资者交易行为形成的新兴技术性指标比公司基础特征更具有定价能力（预测能力）。
第二，很多研究中国股市的学者提出，中国股市的关键特征是集中调控、银行主导与单一关系驱动。比如上市国企的股价在低于基础价值时是被保护的。鉴于国企在中国资本市场中的重要性和唯一性，所以对于国企的研究需要更加细致和特殊的对待。
基于此，作者提出：是否上市国企的股价会因为政府调控因素而变得难以预测？
基于此，本文从无做空操作出发，使结果更易被中国股市投资者理解与应用。
Part 2 模型与方法
Part 3 实证分析
1. 样本外预测效果
当考虑PLS、LASSO和Enet时，这些模型能够从大量备选预测因子中提取最具有代表性的子集，也就更具有稳健性与泛化能力，因此这三个模型的解释力均上升到了1%以上。这个结果表示，全体公司特征在进行月度收益预测时是冗余的，并没有必要考虑所有可能的公司特征。
对于树模型RF、GBRT和五个神经网络模型，解释力都上升到2%以上，这表明机器学习算法在捕捉预测因子间复杂交互作用时的强大能力。
与Gu et al.（2020）关于美国资本市场的研究结果相比，作者发现机器学习在中国资本市场表现出更强的预测能力。
中美资本市场预测效果的不同可能有两方面原因。首先，中国股市的特点是大部分散户投资者偏好小盘股。其次，中国股市普遍存在国有企业，而国有企业的透明度低于其他企业。所以接下来，作者分别从规模与企业性质展开对比。
从对股票规模分组、股东平均市值分组、企业性质分组的研究结果可以看出，首先，所有模型对小盘股的预测能力都要优于大盘股；其次，大部分模型对股东平均市值较低的股票的预测能力都要优于股东平均市值较高的股票；最后，对非国企股票的预测能力要优于国企股票。
2. 哪些因子最重要？
最后，与其他基于回归的方法相比，树模型GBRT和RF中宏观经济变量的重要性分布相对更为均匀，表明这两种方法可以检测宏观经济变量与股票特征之间潜在的复杂非线性交互作用。
基本面因素的突出作用同样是这一部分的显著结论，Gu et al.（2020）表明这些因素对美国市场的重要性很小，但在预测中国市场时就很重要。
Part 4 投资组合分析
因此，结果证实神经网络优于所有其他模型。而且多空组合在中国股市获得的夏普比率远远高于Gu et al.（2020）在美国股市中发现的夏普比率。
Part 5 研究结论
作者还发现，散户投资者的短期主义在短期投资期限内产生了实质性的可预测性，特别是对于小盘股。同时，由于政府信号在中国市场中扮演着重要角色，研究也观察到国有企业的长期可预测性显著提高。
对于投资组合的分析表明，短期内的高可预测性可以转化为多空投资组合的高夏普比率。然而，因为中国市场的做空可操作性较低，作者还分析了仅做多的投资组合，发现其表现仍然具有经济意义。
股票价值模型，股票价格真的能预测吗？
2022-08-01 21:34:42 来源：恪脸金融网 作者：佚名 浏览量：121
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股票账面价值怎么算，股票价格真的能预测吗？
2022-08-15 03:09:15 来源：血北金融网 作者：佚名 浏览量：190
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《文創股》依國際財報準則 智崴更正營收
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