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摘要
目前学术界关于基本面量化投资策略的研究多数集中于传统财务因子的结合，而机器学习算法的应用则较多局限于择时策略，并没有充分利用机器学习算法将基本面因子与其他因子结合并验证。本文基于国内外相关研究成果，首先梳理了基于机器学习的基本面量化投资策略的研究成果，然后结合A股市场的特色，将表现出色的基本面因子与其他因子结合，利用主成分分析(PCA)降维，最后利用多元线性回归的滚动回测框架验证策略的收益。结果证明，经过机器学习算法加工的基本面投资策略可以取得稳健的超额收益。
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单位江苏师范大学科文学院
