【摘 要】
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样本外的金融资产预测能力是金融预测问题的核心[1],针对这一问题,本文选取了上证50指数与沪深300指数数据,对其收益率进行了实证研究。本文首先比较了传统线性模型中线性回归、Lasso回归、逐步回归、弹性网络、主成分回归等模型与深度学习中全连接神经网络的预测能力,结果表明深度学习模型具有最好的样本外预测效果,且并不是越复杂的深度学习模型的样本外预测能力越强。为了尽可能提高模型的样本外预测能力及实际
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样本外的金融资产预测能力是金融预测问题的核心[1],针对这一问题,本文选取了上证50指数与沪深300指数数据,对其收益率进行了实证研究。本文首先比较了传统线性模型中线性回归、Lasso回归、逐步回归、弹性网络、主成分回归等模型与深度学习中全连接神经网络的预测能力,结果表明深度学习模型具有最好的样本外预测效果,且并不是越复杂的深度学习模型的样本外预测能力越强。为了尽可能提高模型的样本外预测能力及实际应用能力,本文基于投资组合方法,考虑模型的极端损失,提出了一种基于模型极端损失的模型集成方法,并与Mallows模型平均（MMA）方法进行对比。本文通过使用LSTM模型预测沪深300指数成分股价格涨跌进行实证研究发现,在这种基于极端损失的模型集成方法下的集成模型与MMA集成模型相比较拥有更强的头部预测能力,且通过回测模拟发现,该方法在回测阶段与单个LSTM子模型以及MMA集成模型相比具有最高的夏普比率以及最低的最大回撤。
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