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主要觀點：
　　本篇是“學海拾珠”系列第一百五十六篇，文獻使用機器學習模型將基金超額回報與共同基金的特征（包括它們所持有的股票的特征）以及反映經(jīng)濟狀況的變量聯(lián)系起來，探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基金業(yè)績預(yù)測方面的應(yīng)用。回到國內(nèi)市場，將機器學習用于基金研究方面的研究相對較少，我們可以嘗試類似的方法進行業(yè)績預(yù)測。
　　預(yù)測變量、特征與模型設(shè)置
　　文獻主要預(yù)測的對象是共同基金的異?；貓螅饬苛丝鄢到y(tǒng)風險因子敞口后的基金績效。
　　使用的特征包括：基金持倉股票的46個特征（已被證明對預(yù)期回報的橫截面排序有預(yù)測力），基金動量、基金特征（成立時長、規(guī)模、資金流、費率、換手）、家族特征、市場情緒。
　　預(yù)測模型使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它允許變量之間的交互作用，以及特征與未來基金績效之間的非線性關(guān)系，根據(jù)它對下個月異?；貓蟮念A(yù)測，將基金分為十分組構(gòu)造組合，生成預(yù)測值加權(quán)投資組合和等權(quán)投資組合。
　　結(jié)論
　　根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測，投資于10%最佳基金的投資策略，將獲得72%的累計異?；貓螅畈畹?0%將獲得-119%的累計異?；貓螅?guī)避最差的基金比投資最佳的基金更有價值，扣費后多頭組仍有超額收益。
　　當分別僅使用股票特征、股票特征和情緒、基金特征、基金特征和情緒時，發(fā)現(xiàn)結(jié)果差異巨大，基金特征與股票特征形成鮮明對比，美國權(quán)益基金具有持久顯著預(yù)測能力的變量為基金動量與基金資金流，且它們與情緒存在交互作用，兩者間存在線性模型無法捕捉到的交互效應(yīng)。
　　風險提示
　　文獻結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻進行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。