【摘 要】
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如何在投资FOF中充分控制风险,获得长期稳健的收益?本文通过构建支持向量机(SVR)、长短期记忆网络(LSTM)以及SVR&LSTM三种预测模型,完成对子基金的动态筛选工作,并结合均值方
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如何在投资FOF中充分控制风险,获得长期稳健的收益?本文通过构建支持向量机(SVR)、长短期记忆网络(LSTM)以及SVR&LSTM三种预测模型,完成对子基金的动态筛选工作,并结合均值方差模型对子基金进行资产配置,从而为追求稳健收益的投资者提供最优的投资方案。本文的研究时间区间为2016年1月至2019年3月,首先,我们结合最大回撤率指标与行业评价指标,分别对各类资产进行因子风险打分,筛选出中低风险的基金,构建基金初选池。然后,将收益类、风险类、风险调整类以及基金管理人作为因子,基于滑动时间窗口的支持向量机预测模型、长短期记忆网络模型以及SVR&LSTM模型,分别预测基金的收益率。在2017年7月至2019年3月的回测区间内,分别根据各期收益率的预测值排序,完成各期基金池的构建。在完成各期子基金的动态筛选后,我们对它们进行均值方差配置,不仅配置了大类资产,而且对于各期基金池里的基金进行了二次配置。回测结果表明,基于SVR&LSTM模型结合均值方差模型构造的FOF产品投资效果最好。不管是大盘上行阶段,最高点至下行阶段,最低点至回升阶段,FOF投资累计收益率明显跑赢基准累计收益率,平均年化收益率为21.93%,年化波动率控制在13.9%以下,平均年化超额收益率为17.29%。这对于追求稳健收益的投资者来说是一个很好的选择,也证明了本文产品设计的可行性。
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