机器学习法告诉你,哪些是选货基的关键指标?|选基方法论

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长量研究中心机器学习系列2023年2月期出炉！通过机器学习法预测分析基金未来收益，筛选优质货币基金。

导语：

目前市场上的基金投资者主要根据基金的收益类指标、风险类指标、绩效评价标准化指标选择基金，而基金定期披露的基金基本信息，例如基金规模、基金费用率、基金运作时间、基金经理任期等指标鲜有关注。其原因主要是因为以上信息和基金未来收益的相关性较弱，很难通过这些指标预测基金的未来收益。

然而相关性较弱并不意味着这些基金基本信息与基金未来收益无关，长量研究中心试图通过“决策树”及”随机森林“的方式，找到这些信息对基金未来收益的影响。

我们共选用32个基金基本特征来预测基金收益，探究机器学习在货币基金选基的有效性。

我们的目标是通过预测基金未来收益，筛选优质基金，所以我们选用货币基金未来一个月的收益率作为训练的标签，根据策略，货基的年化收益率可达2.655%，超额wind数据指数。

报告核心内容摘要：

训练特征明细表



数据来源：WIND、长量基金研究中心

■通过对1000只货币基金样本的分析发现：

基金最近1月的净值收益率

最近3个月的净值收益率

最近3个月的年化收益率

最近6个月的年化收益率

最近7日的年化收益率

对整个基金预测是最重要的。其中，基金最近1月的净值收益率是对基金下个月的收益的重要性最大。

■而要研究货币基金最近一月年化收益率，通过分析，我们发现需要重点关注下述几个指标：

最近3个月的净值收益率/年化收益率

最近6个月的净值收益率/年化收益率

最近7日净值收益率/年化收益率

最近一年净值收益率

通过这种机器学习方法，我们对892只货币基金做了预测，选取下一个月的预测值排名前十的货币基金组成投资组合，年化收益率为2.655%。

经测试，这种方式对偏股型基金同样适用，我们也对下一月度所有基金收益率排名前10的基金做了预测。

具体货币基金、偏股型基金名单、完整报告可在后台留言，或向长量服务专员获取。

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风险提示：

投资有风险，决策需谨慎。投资者应仔细阅读基金产品的相关法律文件，了解产品风险和收益特征。投资者应根据自身资产状况、风险承受能力选择适合自己的产品。基金、理财产品过往业绩不代表其未来表现，不等于基金、理财产品实际收益。相关基金管理人旗下产品的过往业绩不构成对产品未来业绩表现的保证。投资者在进行投资前请认真阅读产品合同、招募说明书、产品资料概要等信息披露文件，自主做出投资决策，自行承担投资风险。

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作者：长量 量见