基于LSTM的美国股票回报率回归与预测

Shicheng Zhou; Zizhou Zhang; Rong Zhang; Yuchen Yin; Chia Hong Chang; Qinyan Shen

基于LSTM的美国股票回报率回归与预测

统计金融 2025-05-30 v3 机器学习

作者: Shicheng Zhou , Zizhou Zhang , Rong Zhang , Yuchen Yin , Chia Hong Chang , Qinyan Shen

摘要

本文基于Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型和Fama-French五因子模型，分析了美国股票市场中制造业、高科技和其他三个股票板块的投资回报，以检验Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型和Fama-French五因子模型对这三个市场板块的有效性。同时，利用LSTM模型探索影响股票回报的额外因子。实证结果表明，Fama-French五因子模型对所研究的三个市场板块具有更好的有效性，并且LSTM模型具备捕捉影响某些行业回报因子的能力，能够更好地回归和预测相关行业的股票回报。

关键词

股票回报预测 LSTM Fama-French模型 Carhart模型因子模型美国股票市场

引用

@article{arxiv.2502.05210,
  title  = {Regression and Forecasting of U.S. Stock Returns Based on LSTM},
  author = {Shicheng Zhou and Zizhou Zhang and Rong Zhang and Yuchen Yin and Chia Hong Chang and Qinyan Shen},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05210},
  year   = {2025}
}

备注

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基于LSTM的美国股票回报率回归与预测

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