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上证报中国证券网讯 5月22日，上海财经大学滴水湖高级金融学院揭牌仪式暨“构筑新兴金融人才高地 赋能上海国际金融中心”学术交流活动于上海自贸试验区临港新片区滴水湖会议中心举行。
南方科技大学金融系讲席教授李仲飞发表了题为《基于机器学习方法的中国公募基金收益预测》的主旨演讲。他综合了基金自身特征、基金持有股票特征、基金经理特征和宏观变量四大类104个特征指标，运用8种机器学习方法，研究中国公募基金收益是否可以被预测，哪些特征可以预测基金收益，以及特征和基金收益的非线性关系。
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李仲飞表示，机器学习方法有其独特优势，可以分析解释变量和被解释变量之间的非线性关系，可以有效处理多重共线性，对缺失的数据不敏感，可以有效筛选与因变量相关的自变量，不要求数据符合特定的分布形式。
他还说，机器学习模型在基金市场的不同情况下都具有非常好的预测能力，能获得高达66%的样本外R2；能有效识别优秀的基金；能获得非常高的投资组合收益，未来首个季度的最高实际收益可达40%，高水平业绩可持续6个季度。
李仲飞进一步称，基金经理过去的收益是最重要的特征，基金过去的收益具有较好的预测能力，宏观特征也很重要，其他与经理相关的特征（包括性别、海外经验以及是否拥有CFA、CPA和MBA等学位）预测力较低。基金未来收益与基金经理之前的收益和基金之前的收益正相关，与基金年龄负相关，与换手率无关。在基金层面和行业层面都存在规模不经济现象。
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