基于机器学习算法模型在 A 股科创板应用的可行性分析

目前,科创板块刚刚落地两年,在基于机器学习对科创板块的实证领域研究尚处于空缺的状态,所以以科创板块作为研究对象既是有实用性、创新性的。本文通过日频K线数据以滑动时间窗口的方式构造不同类型的数据样本,同时构造多套机器学习算法模型对数据样本进行训练,最后在后端将具有相同标签值的模型进行融合大大提升模型的泛化性。实证分析通过对不同的模型最终回测得到的净值以及回撤值进行对比,以机器学习算法模型在T+2投资策略的应用效果显著,并且具有很大的优化和提升的空间。因此基于机器学习算法模型在中国科创板市场的有效性研究是具有发展和提升的空间的。