研究成果： Machine learning from a “Universe” of signals: The role of feature engineering（从“信号宇宙”中进行机器学习：特征工程的作用）

作者：李斌, A. Rossi, S. Yan, 郑凌凌

发表期刊：Journal of Financial Economics, 2025, 172, 104138

我们基于一组基本面信号构建了实时的机器学习投资策略。尽管这些策略能够获得经济显著且统计显著的样本外收益，但其表现明显弱于现有文献中使用人工筛选的信号所得到的结果。相较之下，基于各信号历史预测能力进行递归排序的简单策略样本外表现更为优越。我们在基于历史收益的信号上也观察到类似的规律。研究结果凸显了特征工程及更广义的归纳偏倚（inductive biases）在提升机器学习投资策略经济价值中的核心作用。

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原文链接：//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X25001461