吴辉航，魏行空和张晓燕（2019）研究发现，与市场组合投资和基于传统算法的资产配置策略相比，基于人工智能高级算法的资产配置策略能取得更好的业绩。
Wu, Wei and Zhang (2019) find that Fintech can empower institutional investor efficiency. Compared with traditional strategy, AI asset allocation strategy generates better performance.
2010年1月-2019年8月回测结果（Backtest Performance: 2010.01-2019.08）
【2】投资于人工智能基础算法策略能得到3.30元
【3】投资于人工智能高级算法策略能得到26.27元
How much you can get from 2010 to 2019, if you invest $1 in different ways:
【1】For CSI 300 index, you can get $1.18
【2】For Traditional strategy, you can get $3.30
【3】For AI asset allocation strategy, you can get $26.27
Wu, Wei and Zhang (2019) find that Fintech can empower institutional investor efficiency. Compared with traditional strategy, AI asset allocation strategy generates better performance.
2010年1月-2019年8月回测结果（Backtest Performance: 2010.01-2019.08）
如果在2010年投资1元钱，到了2019年：
【2】投资于人工智能基础算法策略能得到3.30元
【3】投资于人工智能高级算法策略能得到26.27元
How much you can get from 2010 to 2019, if you invest $1 in different ways:
【1】For CSI 300 index, you can get $1.18
【2】For Traditional strategy, you can get $3.30
【3】For AI asset allocation strategy, you can get $26.27
* 研究结果来自工作论文《机器学习视角下中国股票资产收益率可预测性研究》（吴辉航，魏行空，张晓燕，2019）
* 论文曾在第二届中国金融学术与政策论坛（2019）、2019年中国金融科技学术年会进行展示，并获得第二届中国金融学与政策论坛（2019）优秀论文奖
* 作者邮箱：wuhh@pbcsf.tsinghua.edu.cn (吴辉航), weixk@pbcsf.tsinghua.edu.cn (魏行空), zhangxiaoyan@pbcsf.tsinghua.edu.cn (张晓燕).
* “Are Stock Returns Predictable in China? A Machine Learning Approach” (in Chinese) by Huihang Wu, Xingkong Wei and Xiaoyan Zhang, Dec. 2019, Submitted. Winner of the 2019 CFTRC Best Paper Award.
* This paper benefitted from discussions with conference participants at China International Forum on Finance and Policy (CIFFP 2019) and China Fintech Research Conference (CFTRC 2019).
* E-mail addresses: wuhh@pbcsf.tsinghua.edu.cn (H. Wu), weixk@pbcsf.tsinghua.edu.cn (W. Wei), zhangxiaoyan@pbcsf.tsinghua.edu.cn (X. Zhang).