基于构造性学习算法的开放式基金评价

开放式基金评估是对基金运行状况的认识和判断，其研究结果直接或间接的影响宏观调控政策的合理制定，不仅是经济学的重要研究领域，而且得到公众的普遍关注。但是，传统评估方法主要建立在专家经验或简单的统计学模型，难以反映高度非线性的经济系统的本质无法满足基金评估的客观要求。本文利用覆盖算法对股票型基金进行评价并得到较好的结果。这种方法为我们评价开放式基金带来了方便。