基于K-means聚类和相对估值法的选股研究

作者：刘晨旸

来源：长春金融高等专科学校学报, 2021, (01): 34-42.

• K-means
• 聚类分析
• 选股策略

当前机器学习热度不减,得益于机器学习在多领域的广泛应用,许多经典问题有了新的解决思路。针对量化选股问题,将价值投资中的公司相对估值法与机器学习中的K-means聚类算法相结合,构建一种简便易操作的选股策略,并选取2015—2019年数据进行实证分析。结果表明2015—2019年策略组合的回报率均优于基准指数(上证50、沪深300)的回报率。

• 单位
  山西财经大学; 金融学院