Enhancing stock market anomalies with machine learning
- We examine the predictability of 299 capital market anomalies enhanced by 30 machine learning approaches and over 250 models in a dataset with more than 500 million firm-month anomaly observations. We find significant monthly (out-of-sample) returns of around 1.8–2.0%, and over 80% of the models yield returns equal to or larger than our linearly constructed baseline factor. For the best performing models, the risk-adjusted returns are significant across alternative asset pricing models, considering transaction costs with round-trip costs of up to 2% and including only anomalies after publication. Our results indicate that non-linear models can reveal market inefficiencies (mispricing) that are hard to conciliate with risk-based explanations.
Verfasser*innenangaben: | Vitor AzevedoORCiD, Christopher R. Hoegner |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-78712 |
DOI: | https://doi.org/10.1007/s11156-022-01099-z |
ISSN: | 1573-7179 |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Review of Quantitative Finance and Accounting |
Verlag: | Springer Nature - Springer |
Dokumentart: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Datum der Veröffentlichung (online): | 25.03.2024 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2022 |
Veröffentlichende Institution: | Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau |
Datum der Publikation (Server): | 25.03.2024 |
Ausgabe / Heft: | 60 |
Seitenzahl: | 36 |
Erste Seite: | 195 |
Letzte Seite: | 230 |
Quelle: | https://link.springer.com/article/10.1007/s11156-022-01099-z |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Wirtschaftswissenschaften |
DDC-Sachgruppen: | 3 Sozialwissenschaften / 330 Wirtschaft |
Sammlungen: | Open-Access-Publikationsfonds |
Lizenz (Deutsch): | Zweitveröffentlichung |