基于机器学习的 FOF 动态资产配置策略优化研究

作　　者： 刘明之

摘　　要： 本论文聚焦于基金中基金（Fund of Funds, FoF）的动态资产配置策略优化问题，针对传统资产配置方法在复杂金融市场环境下的局限性，引入机器学习算法构建优化模型。通过分析机器学习算法在金融领域的应用优势，构建基于机器学习的 FOF 动态资产配置策略框架，选取多种典型资产类别进行实证分析。研究结果表明，基于机器学习的动态资产配置策略相较于传统策略，在提升投资组合收益、降低风险方面具有显著优势，为 FOF 投资决策提供了更科学有效的方法，对推动 FOF 市场健康发展具有重要的理论与实践意义。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-11