【摘 要】
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科技金融领域是技术创新、方法创新的多发领域。随着大数据技术的发展和计算机运算能力的提升,人工智能技术被广泛应用于科技金融领域。智能投顾作为人工智能与科技金融相结合的产物,逐渐成为了互联网金融领域的热点之一。智能投顾的理论框架包含用户画像、资产预测、资产评价、资产选择、资产配置和持有策略等模块,是一个系统的分析投资者特征并给出投资建议的业务模式。本文的研究,以基金作为投资标的,研究智能投顾策略在基金
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科技金融领域是技术创新、方法创新的多发领域。随着大数据技术的发展和计算机运算能力的提升,人工智能技术被广泛应用于科技金融领域。智能投顾作为人工智能与科技金融相结合的产物,逐渐成为了互联网金融领域的热点之一。智能投顾的理论框架包含用户画像、资产预测、资产评价、资产选择、资产配置和持有策略等模块,是一个系统的分析投资者特征并给出投资建议的业务模式。本文的研究,以基金作为投资标的,研究智能投顾策略在基金市场的实证绩效。主要构建了包含基金市场趋势预测、基金业绩预测和投资组合设计的智能投顾策略,并将该策略应用到基金市场。本文通过预测上证基金指数,判断中国公募基金市场的未来趋势。其次,本文自定义了股票型基金,建立了多个机器学习模型,从基金业绩、基金经理能力和市场趋势三个方面构建指标体系,预测基金的收益并计算相应的风险指标。最后,设计了对应不同风险偏好的投资组合策略,并将其应用到数据集中,研究智能投顾策略的实证绩效。实证表明,本文构建的智能投顾策略均可为投资者赚取超额收益。在考虑交易成本的条件下,本文的智能投顾策略仍然可以有效调节风险和收益。研究中发现,大部分机器学习算法（LASSO、Ridge、Elastic Net、SVM）在预测基金收益面较基准模型（OLS）表现良好,三种非线性算法（GDBT、XGBoost、DFN）在实证方面表现最好。
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