机器学习与线性模型在资产收益率预测中的比较

文章基于CAPM、多因子、DNN、LSTM和SVM模型,探讨传统线性资本资产定价模型与机器学习模型对于资产组合样本外的预测能力。提出了六个假设,并采用固定窗口和滚动窗口对模型的预测能力进行验证,结果发现机器学习模型比线性回归在样本外的预测能力更佳,泛化能力更强。