5月22日，上海财经大学滴水湖高档金融学院揭牌典礼暨“构筑新式金融人才高地赋能上海国际金融中心”学术交流活动于上海自贸试验区临港新片区滴水湖会议中心举办。
南边科技大学金融系讲席教授李仲飞宣布了题为《根据机器学习方法的我国公募基金收益猜测》的宗旨讲演。他归纳了基金本身特征、基金持有股票特征、基金司理特征和微观变量四大类104个特征目标，运用8种机器学习方法，研讨我国公募基金收益是不是能够被猜测，哪些特征能够猜测基金收益，以及特征和基金收益的非线性联系。
李仲飞表明，机器学习方法有其共同优势，能够剖析解说变量和被解说变量之间的非线性联系，能够轻松又有用处理多重共线性，对缺失的数据不灵敏，能够有用挑选与因变量相关的自变量，不要求数据契合特定的散布方式。
他还说，机器学习模型在基金商场的不一样的情况下都有很好的猜测才能，能取得高达66%的样本外R2；能有用辨认优异的基金；能取得十分高的出资组合收益，未来首个季度的最高实践收益可达40%，高水平成绩可继续6个季度。
李仲飞进一步称，基金司理曩昔的收益是最重要的特征，基金曩昔的收益具有比较好的猜测才能，微观特征也很重要，其他与司理相关的特征(包含性别、海外经历还有是不是具有CFA、CPA和MBA等学位)猜测力较低。基金未来收益与基金司理之前的收益和基金之前的收益正相关，与基金年纪负相关，与换手率无关。在基金层面和职业层面都存在规划不经济现象。
据悉，该主题活动由上海自贸试验区临港管委会、上海财经大学、上海临港（600848）经济发展(集团)有限公司主办，中心广播电视总台上海总站、上海证券报、我国证券网作为协作媒体对活动进行全方位、多角度报导。(严晓菲)
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