基于机器学习股市收益影响因子实证研究

摘要

本文通过对机器学习中AdaBoost算法的使用，分别对上证指数不同阶段的收益率中的财务数据进行特征学习，进而研究其不同阶段下的财务因子的影响力，该研究很好地展现了不同阶段下的影响因子的影响力的变化。无论在牛市、熊市、震荡市哪个阶段流通市值的影响力都位于总市值的前面，这个结论跟这几年在股市的表现非常一致，无论是之前中小创独牛还是后来大蓝筹疯狂，体现的是我A一大特点：炒新炒小的特点。