5月18日上午，中央财经大学姜富伟博士受邀于蛟桥园北区翼轸楼二楼多功能教室为金融学院师生做了题为“Forecasting Stock Returns with Model and Parameter Uncertainty:A Machine Learning Approach”的讲座。本次讲座由肖峻教授主持，金融学院胡援成、严武、黄飞鸣等老师及全体16、17级学硕研究生一同聆听了讲座。

讲座伊始，姜富伟博士指出股票超额回报预测是迷人的，但由于它的复杂性，也是充满迷惑的。由于样本内回归会出现过度拟合，八、九十年代夸大了股票市场的可预测性，而使用实时数据，进行样本外回归可以很大程度上克服这个问题。与样本内R²不同，样本外R²极大可能为负，为负表明模型效果不好，可以将样本外R²作为评估模型的指标，很小的样本外R²改进可以带来巨大的财务回报。

接着，姜博士形象地用狐狸和刺猬分别表示犹豫、含糊其辞的小人物和只坚持一个观点的经济学家，有研究表明超级预测家往往是一些有知识的小人物，因为其善于分散和组合信号。由此，姜博士认为他使用的机器学习中的AdaBoost算法就像狡猾的狐狸，可以避免过度拟合问题，同时可以适应多种情形。AdaBoost使用迭代算法，对每个时间等权重回归预测，当出现预测偏误时，重新对时间赋权，对不易预测部分赋予更高权重重新预测，拟合五百余次模型较好。他发现AdaBoost减少了对噪声拟合，增加了对信息拟合，减少了参数估计和模型拟合风险，同时样本外R²提高，不仅在股市好的时期有效，在坏的时期同样有效。

在交流提问环节，姜博士就金融实业与学术的关系、数据处理、模型的有效性等问题与师生进行了深入交流。至此，精彩的讲座在热烈的掌声中圆满结束。本次讲座不仅使同学们加深了对机器学习和股票预测的理解，也为同学们学术研究提供了新的视角。

（图/刘夏 文/小明）