5月10日 | 李斌:股票收益的机器学习实时预测(Real-time Machine Learning for the Cross-Section of Stock Returns)

时间:2023-05-08浏览:10设置

时  间:2023年5月10日(周三)10:00-11:30

地  点: 理科大楼A1514室

题  目:股票收益的机器学习实时预测(Real-time Machine Learning for the Cross-Section of Stock Returns)

报告人:李斌 武汉大学教授 

主持人:石芸 副教授

主  办:统计学院

摘  要:

Recent studies document strong performance for machine-learning-based investment strategies. These strategies use anomaly variables discovered ex-post as predictors of stock returns and may not be implementable in real time. We construct real-time machine learning strategies based on a ``universe of fundamental signals. While positive and significant, the out-of-sample performance of these strategies is significantly weaker than those documented by prior studies, especially in value-weighted portfolios. We find similar results when examining a ``universe” of past return-based signals. Our results offer a more tempered view of the economic gains associated with machine learning strategies relative to prior literature.

报告人简介:

李斌,现为武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师,担任金融系支部书记、代主任和金融研究中心主任。研究方向是金融机器学习、实证资产定价与金融科技等。李斌教授具有金融+科技的跨学科背景与研究能力,在金融会计类刊物《Journal of Accounting Research》、《金融研究》、《中国工业经济》、《管理科学学报》等和计算机CCF A类期刊和会议AIJ、JMLR、ICML、IJCAI 等发表论文多篇,在美国CRC出版社出版专著《Online Portfolio Selection: Principles and Algorithms 》。主持国家自然科学基金等项目多项,已结题自科青年项目后评估为“特优”。他是湖北省楚天学子、武汉大学珞珈青年学者、武汉大学人文社科青年学术团队负责人;同时也是特许金融分析师(CFA)持证人。获得第十八届中国金融学年会优秀论文二等奖,2019年人大复印报刊资料经济学类最受欢迎文章,第九届山东省教学成果奖一等奖等。


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