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投资组合优化可能是具有挑战性的。随着机器学习的最新发展，可以将可用的重要预测工具应用于投资组合选择。金融市场既动态又复杂，但算法旨在捕获数据中的模式。在本文中，七个机器学习技术用于股票价格预测：局部回归，支持向量机，随机森林，经常性神经网络，长期短期记忆，双向长期短期记忆和LightGBM。此外，将两种混合机器学习方法用于预测：CNN-LSTM和Bilstmbo-lightGBM。训练模型后，该算法在模拟的交易中创建了最佳资产投资组合。在看不见的数据上，算法的对称平均绝对百分比误差评估了预测能力。生成的alpha和Sharpe比率评估了在均值方差优化下构建的最佳投资组合的质量。使用2019年1月2日至2023年12月29日美国50个美国公司的数据，结果表明，混合模型的性能优于各个模型，而CNN-LSTM模型的表现优于基准市场指数。
使用混合机学习库存选择模型的投资组合优化
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