研究文章
投资者行为建模使用机器学习:均值回归和动量交易策略
表2
从回归输出(
4)。我们要求投资者如何应对IBOVESPA指数的变化。我们只使用变化而不是过去的平均水平,因为前者更大的预测能力据我们的特征选择过程。因变量的变化组合投资的投资者
我在时间
t在巴西股票市场从2016年初到2018年底。解释变量是1 -(1),2 -(2),3 -(3),5 -(4),30天(5)IBOVESPA指数变化。面板是在每日频率的基础上。彼得森(后
50),我们双星星群标准误差在投资者和时间的水平。重要性级别:
,
,和
。
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| 因变量 |
投资者的投资组合体积变化(
) |
| (1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
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| 回归量与 |
| 天变化 |
−9.693 |
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(1.580) |
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| 为期两天的变化 |
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−4.656 |
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(1.160) |
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| 为期3天的变化 |
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−2.400 |
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(0.964) |
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| 5天的变化 |
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−2.265 |
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(0.852) |
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| 30天的变化 |
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0.058 |
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(0.680) |
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| 固定的影响 |
| 投资者 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
| 法律 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
|
| 观察 |
356172年 |
355796年 |
355419年 |
354588年 |
343592年 |
| R2 |
0.037 |
0.036 |
0.036 |
0.035 |
0.033 |
| 聚类错误 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
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时间 |
时间 |
时间 |
时间 |
时间 |
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