一、题目：股票收益的机器学习实时预测：来自基本面信号的证据（Real-time Machine Learning for the Cross-Section of Stock Returns: Evidence From Fundamental Signals）

二、主讲人：李斌，武汉大学经济与管理学院教授

李斌，武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师，担任金融系支部书记、代理主任，兼任金融科技研究中心主任。研究方向为金融科技、投资管理和机器学习等。他具备金融+科技的跨学科背景与研究能力，在《Journal of Accounting Research》、《Artificial Intelligence》、《Journal of Machine Learning Research》、《管理科学学报》、《中国工业经济》、ICML、IJCAI等金融会计和人工智能类期刊会议上发表论文，出版英文专著一部。主持国家自然科学基金等项目，已结题自科基金青年项目后评估为特优。研究被海通证券等转载应用，获评中国金融学年会优秀论文二等奖等。

三、时间： 2022年4月6日星期三 上午10:00-11：30

四、地点：腾讯会议 668-584-402

五、主持人：姜富伟教授，金融工程系主任

六、内容简介：

Recent studies document strong performance of machine learning based investment strategies. These strategies use anomaly variables discovered ex-post as predictors of stock returns and cannot be implemented in real time. We construct machine learning strategies from a “universe” of fundamental signals identified ex-ante and find that their out-of-sample performance is considerably weaker than those documented by previous studies. In addition, we find significant degradation from in-sample performance to out-of-sample performance, supporting the predictions of Martin and Nagel (2021). Overall, our results offer a more tempered view of the practical value of machine learning strategies relative to prior literature.