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[Table_CommonRptType]金融工程
正文目录
1引言4
2数据与方法6
2.1预测与市场状态变量6
2.2方法论7
2.3表现评估8
3实证结果8
3.1绩效结果的相关性9
3.2市场下跌期间的预测误差9
3.3月度回报的表现和统计分析11
3.4机器学习投资组合与标准普尔500指数的CEQ12
3.5经济变量与情绪变量的互补性13
4结论15
风险提示:15
敬请参阅末页重要声明及评级说明2/16证券研究报告
[Table_CommonRptType]金融工程
图表目录
图表1文章框架4
图表2预测结果的相关性9
图表3月度机器学习模型的预测误差10
图表4月度回报的表现和统计分析12
图表5确定等效收益13
图表6在不同NBER周期中的表现14
图表7在衰退早期和晚期中的表现15
敬请参阅末页重要声明及评级说明3/16证券研究报告
[Table_CommonRptType]金融工程
1引言
图表1文章框架
资料来源:华安证券研究所整理
市场择时是一个颇具争议的话题,通常在市场动荡之后再次引发讨论。2020年
2月,标普500指数创下历史新高,但紧接着出现了自1987年10月以来最大幅度
的5天跌幅以及自大萧条以来最大幅度的20天跌幅。这种市场行为难以与Fama等
人(1969)提出的理论相吻合,该理论认为市场价格充分反映了所有公开可得的信
息。
尽管成功的市场择时与有效市场假说相悖,但一些实证研究,如Jiang等人
(2007)和Kacperczyk等人(2014),表明一些基金经理具备市场择时能力。
Wermers(2000)则提出了经济表现不佳时,投资经理进行市场择时的证据。
Ludvigson和Ng(2007)对209个宏观经济
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