来源：财务与金融系
主 题：从“信号宇宙”中进行机器学习：特征工程的作用
主讲人：郑凌凌（中国人民大学教授）
协调人：倪政辉
时 间：4月18日（周五）上午 10:00-11:30
地 点：明德商学楼1008室
语 言：英语/中文
讲座摘要：
我们基于一个涵盖各类基本面信号的“信号宇宙”构建了实时机器学习投资策略。这些策略在样本外的表现具有经济显著性和统计显著性，但明显弱于以往文献中采用精选信号集作为预测因子的策略表现。相比之下，仅基于每个信号过去表现进行简单递归排序所构建的策略，其样本外表现也明显更优。我们在考察基于过去收益的信号时也发现了类似的结果。这些发现强调了特征工程在提升机器学习投资策略经济价值方面所发挥的关键作用，同时也凸显了更广义上的归纳偏好（inductive bias）的重要性。
主讲人简介：
郑凌凌，中国人民大学商学院教授，博士生导师。郑凌凌的研究关注股票市场异象、因子模型、对冲基金、共同基金、机器学习等领域。学术论文多次发表于Review of Financial Studies, Journal of Financial Economics, Journal of Accounting and Economics, Management Science，Review of Accounting Studies等国际顶尖期刊，并获得教育部人文社科优秀成果奖等多个学术奖项以及《经济学人》杂志等国际主流媒体的关注和报道。
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