一种基于交叉验证和贝叶斯优化的上市公司风险评估方法

本发明公开了一种基于交叉验证和贝叶斯优化的上市公司风险评估方法，包括如下步骤：步骤1：获取上市公司全面的因子数据，使用主成分分析法对因子数据进行降维获得主成分因子，再对主成分因子进行IC和IR分析法有效性检验后，选取多个主成分因子作为输入特征；步骤2、以多因子模型为基础，以决策树和AdaBoost算法为核心构建集成学习指数增强模型；步骤3：采用交叉验证和贝叶斯方法对集成学习指数增强模型的参数进行系统优化，最终确定最优参数组合，得到训练后的集成学习指数增强模型；步骤4：利用训练后的集成学习指数增强模型对上市公司的风险进行评估。本发明可以减少模型的计算资源消耗，提高计算效率，同时能够降低模型的过拟合风险。