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关于下方文字内容，作者：袁浩洋，中国人民大学财政金融学院，通信邮箱：sfrucyuanhaoyang@163.com

Shihao Gu, Bryan Kelly, Dacheng Xiu, Empirical Asset Pricing via Machine Learning, The Review of Financial Studies, Volume 33, Issue 5, May 2020, Pages 2223–2273, https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009

We perform a comparative analysis of machine learning methods for the canonical problem of empirical asset pricing: measuring asset risk premiums. We demonstrate large economic gains to investors using machine learning forecasts, in some cases doubling the performance of leading regression-based strategies from the literature. We identify the best-performing methods (trees and neural networks) and trace their predictive gains to allowing nonlinear predictor interactions missed by other methods. All methods agree on the same set of dominant predictive signals, a set that includes variations on momentum, liquidity, and volatility.

摘要：这篇文章中，作者对几类机器学习算法在资产风险溢价测度（这一实证资产定价研究中的经典问题）中的表现进行了比较分析。他们证明了当使用机器学习算法进行预测时，投资者能够获得大量的经济收益，在一些情况下，这一收益会两倍于传统文献中以回归为基础的策略所带来的结果。同时，作者也从这些算法中识别出了表现最好的策略（回归树与神经网络），并追踪他们的预测收益，从而允许一些被其他方法所忽略的非线性预测因子交互项在模型中出现。结果上显示，所有的方法都支持同一组主要的预测信号，这组信号包括动量、流动性以及波动性。

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