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量化融合:连接经典价值投资与现代因子模型以进行系统性选股

arXiv cs.AI · 2026-06-24 缓存

本研究测试了本杰明·格雷厄姆的经典价值投资规则是否可以作为数学上的“低通滤波器”,防止现代机器学习模型(XGBoost、AutoGluon)过拟合市场噪音。使用20年的标普500数据,作者发现,格雷厄姆规则与随机森林相结合,相比单独使用复杂AI模型,能够实现高收益且风险更低。

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