很高兴看到 Kelly 等人坚持不懈，顺利进入“双底”区域并添加了正则化。回报预测中复杂性的优点 (2022)Bryan T. Kelly；Semyon Malamud；Kangying Zhou现有文献使用仅使用少量参数的“简单”模型来预测市场回报。与传统观点相反，我们从理论上证明，与参数数量超过观察数量的“复杂”模型相比，简单模型严重低估了回报的可预测性。我们通过实证证明了美国股市回报预测中复杂性的优点。我们的研究结果确立了通过机器学习对预期收益进行建模的基本原理。http://d.repec.org/n?u=RePEc:nbr:nberwo:30217&r=
