【摘 要】
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从1984年国内首只股票发行至今,中国股票市场近35年的发展历程可谓跌宕起伏。特别是2000年以后,由于大数据、云计算、人工智能等计算机技术的跨越式发展,基于机器学习的量化投资方法逐渐变为可能,同时在股票投资领域也逐渐地得以广泛运用。以美国为代表的发达国家率先将量化工具用于证券市场,并取得了数倍于传统投资方式的超额收益。相对传统投资方式而言,量化投资方法在客观性、独立性、高效性等方面有着不可比拟的
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从1984年国内首只股票发行至今，中国股票市场近35年的发展历程可谓跌宕起伏。特别是2000年以后，由于大数据、云计算、人工智能等计算机技术的跨越式发展，基于机器学习的量化投资方法逐渐变为可能，同时在股票投资领域也逐渐地得以广泛运用。以美国为代表的发达国家率先将量化工具用于证券市场，并取得了数倍于传统投资方式的超额收益。相对传统投资方式而言，量化投资方法在客观性、独立性、高效性等方面有着不可比拟的优势。随着近几年我国证券市场的不断完善、数据分析处理能力的突飞猛进以及用于量化投资分析的数据源不断丰富，量化研究的必要条件逐渐成熟，中国投资者也越来越关注量化投资领域。但整体来看，我国的量化投资事业整体上还处于初级阶段，量化投资工具大多也只是在投资活动中起到一定的辅助作用。
本文选取沪深300成分股2015年1月至2019年12月，共计5年的月末交易日因子数据，通过对比分析随机森林、极端梯度提升和支持向量机这三种主流的机器学习分类算法，研究上市公司股票的因子数据与其真实收益率之间的内在联系。根据大量的券商研究报告及相关学术论文，本文从财务、估值以及市场情绪在内的三大类、七个方面选取了影响股票真实收益率的二十个因子，而现有的文献大都仅仅集中于财务因子。将数据按月分离为12组单独运行，根据测试集12个月的预测结果的平均准确率来衡量模型的性能，且按月分离的做法可以有效地降低模型的过拟合程度，在一定程度上增强了对比分析的说服力。接着分别通过随机森林和极端梯度提升算法对支持向量机模型进行降维，结果发现降维后的支持向量机模型的算法性能有明显提升，而且最终的回测结果显示随机森林模型的降维效果比极端梯度提升模型更可靠。
因此本文得出结论，在量化研究领域，支持向量机的分类算法性能远远超过随机森林和极端梯度提升；通过机器学习算法降维后再进行支持向量机分类，在降维方法和模型参数适当的情况下，可以有效增强支持向量机模型在处理高维数据时的分类性能。本文的实证分析都是基于Python语言实现的，旨在为投资者提供一定的指导和帮助并为中国的量化投资事业贡献自己的力量。
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