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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第一百六十八篇，文獻(xiàn)探究了使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過基金特征選擇多頭基金組合的可能性，并且深入分析了機(jī)器學(xué)習(xí)選出的多頭組和傳統(tǒng)方法的區(qū)別，揭示了基金特征在預(yù)測(cè)未來業(yè)績(jī)方面的非線性相互作用?；氐絿鴥?nèi)市場(chǎng)，我們可以使用類似的方法構(gòu)造策略。
　　傳統(tǒng)線性方法與文獻(xiàn)研究方法
　　傳統(tǒng)研究中，某些基金特征可以用來預(yù)測(cè)基金的業(yè)績(jī)（Jones和Mo，2020）。通常會(huì)每月或每季度對(duì)基金基于特征進(jìn)行排名，然后將資金分成五組或十組，評(píng)估這些基金組合的多空業(yè)績(jī)。然而只有少部分特征在扣除全部費(fèi)用后能選擇出正Alpha的多頭基金組合。
　　文獻(xiàn)使用17個(gè)基金特征，采用三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法：彈性網(wǎng)絡(luò)（elastic net,）、梯度提升（gradient boosting）和隨機(jī)森林（randomforests）來預(yù)測(cè)基金alpha，并將預(yù)測(cè)值前10%的基金構(gòu)建成組合。同時(shí)對(duì)比普通最小二乘法（OLS）以及兩個(gè)樸素策略：基金等權(quán)組合和資產(chǎn)加權(quán)組合。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠顯著優(yōu)化基金多頭策略
　　梯度提升和隨機(jī)森林下基金多頭組合的費(fèi)后凈Alpha為每年2.36%和2.69%（FF5因子+動(dòng)量模型評(píng)估）。相比之下，基于線性方法（彈性網(wǎng)絡(luò)和OLS）的組合凈alpha為每年1.09%和1.21%，統(tǒng)計(jì)不顯著，等權(quán)和資產(chǎn)加權(quán)組合分別實(shí)現(xiàn)了每年-0.22%和-0.44%的負(fù)的凈Alpha。
　　因此，美國主動(dòng)基金在扣除成本后平均業(yè)績(jī)不及被動(dòng)基金（平均凈Alpha為負(fù)），線性模型可以幫助投資者避免業(yè)績(jī)不佳的基金（正向不顯著的Alpha），只有通過非線性和相互作用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法才能通過主動(dòng)管理獲益（正的顯著的Alpha）。
　　基金特征與未來業(yè)績(jī)之間的非線性關(guān)系
　　拆解結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，value added、Alpha的t-統(tǒng)計(jì)值、市場(chǎng)Beta t統(tǒng)計(jì)值和R2是梯度提升和隨機(jī)森林方法中最重要的特征?；鹬鲃?dòng)程度與未來業(yè)績(jī)之間存在高度的非線性關(guān)系，對(duì)于主動(dòng)度更高的基金來說，過去的業(yè)績(jī)是一個(gè)特別強(qiáng)大的預(yù)測(cè)因子。
　　線性方法下，發(fā)現(xiàn)排名前10%的基金“太小”，機(jī)器學(xué)習(xí)有助于選擇基金不僅因?yàn)樗梢宰R(shí)別有Alpha的管理者，且可以識(shí)別Alpha不完全被規(guī)模報(bào)酬遞減抵消的管理者。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。