岭南学术论坛－经济学系列Seminar－Real-time Machine Learning for the Cross-Section of Stock Returns

报告题目：Real-time Machine Learning for the Cross-Section of Stock Returns

报 告 人：李斌 (武汉大学经济与管理学院 教授)

主 持 人：刘彦初（中山大学岭南学院 副教授）

时    间：2022年6月24日（周五）下午16:00

地    点：岭南堂三楼讲学厅（腾讯会议号：764-237-696）

语    言：中英文

Abstract：

Recent studies document strong performance of machine learning based investment strategies. These strategies use anomaly variables discovered ex-post as predictors of stock returns and cannot be implemented in real time. We construct machine learning strategies from a “universe” of fundamental signals identified ex-ante and find that their out-of-sample performance is considerably weaker than those documented by previous studies. In addition, we find significant degradation from in-sample performance to out-of-sample performance, supporting the predictions of Martin and Nagel (2020). Overall, our results offer a more tempered view of the practical value of machine learning strategies relative to prior literature.

个人简介：

        李斌，现为武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师，担任金融系支部书记、代理主任和金融研究中心主任，兼任中国金融学年会理事、金融科技研究与教育五十人论坛成员等。特许金融分析师（CFA）持证人，兼任武汉大学教育发展基金会投资咨询委员会委员等。研究方向为金融科技、投资管理和机器学习等。具备金融+科技的跨学科背景与研究能力，在Journal of Accounting Research、Artificial Intelligence、Journal of Machine Learning Research、《管理科学学报》《中国工业经济》、ICML、IJCAI等金融会计和人工智能类期刊会议上发表论文。主持国家自然科学基金等项目，已结题自科基金青年项目后评估为特优。研究获得海通证券等转载应用，获评中国金融学年会优秀论文二等奖等。

讲座报告人主页：http://ems.whu.edu.cn/info/1694/17203.htm

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