金融双周论坛第七十九讲

时间：2024年4月26日（星期五）上午10：30

地点：广东外语外贸大学大学城校区院系办公楼401会议室

主办：广东外语外贸大学金融学院

主题：

    基于机器学习的加密货币收益率预测

主讲人简介：

 李星毅（中山大学管理学院金融学博士）

内容简介：

 本文利用机器学习方法预测加密货币的收益率。本文从宏观和微观的角度分别构建8个宏观经济因子和18个加密货币特征因子。本文使用12种机器学习方法对加密货币的收益率进行全样本和市值分组预测，并评估所有模型的样本外表现及差异。本文使用SHAP方法考察因子的重要性及其对模型输出的影响。本文在加密货币市场构建多空和仅多头投资组合。结果显示，树模型（尤其是随机森林模型）是表现最好的机器学习方法，其次是神经网络模型；与股票市场相比，树模型可以更好地预测加密货币市场的收益率。市场价值与已实现价值比率是最重要的因子，其数值越大，预测的收益率也越大。基于神经网络的投资组合有着最高的累计收益率变化