国金证券 本篇报告中我们通过 XGBoost 方法构建因子择时模型以及大小盘轮动模型。根据拟合得到 XGBoo […]

国泰君安 本文介绍了一种直接对夏普比率进行优化的基于深度学习的投资组合优化模型框架。 摘要： 在人工智能快速发 […]

来源：浙商证券 1、研究背景 • 老思路：传统投资时钟理论在实践应用中存在数据频率低、披露不及时等问题。 • […]

国泰君安 本文介绍了一种在多因子模型中结合因子观点进行资产配置的方法，并通过实证研究比较了其与传统的 MVO […]

中泰证券 杰西·利弗莫尔是 20 世纪初华尔街最著名操盘手，他的一生专注于投机事业。利弗莫尔通过实践总结出，价 […]

东方证券-量化策略研究之三：基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型 ⚫ 本篇报告我们从行业基本面角度入 […]

中信证券 ▍ 以收益率为拟合目标的低信噪比问题极大地限制了深度学习在低频量化策略上的应用。本文 将 合成因子与 […]

中泰证券 个股择时问题一直是比较难解决且重要的金融问题，尤其是对于基本面投资者，因为他们的策略是买入持有，卖出 […]

华泰证券 本篇报告以资金流向指标为切入点，完善整套自下而上的行业配置体系前期报告中我们分别从景气度、拥挤度、趋 […]

华安证券 国内基金市场，目前对于基金组合的配置方法研究尚处于起步阶段，文中提到的选股与择时能力的权衡与最大化为 […]

国泰君安 本报告导读： 本文介绍了一种集成了机器学习预测和风险偏好调整的投资组合优化框架，用于在多。 个周期内 […]

来源：国泰君安 个人主义强的市场中动量策略收益更高，并且在控制了企业特征、市场发展等因素后这一关系仍然显著。在 […]

国泰君安 本报告提出了反转最优化方法，可以解决传统的均值方差优化时对于参数过于敏感的问题。 使用因子以进行资产 […]

来源：广发证券 基于行业聚类的理念，捕获行业之间的联动性关系。一个完整的行业轮动框架通常涵盖了对行业划分、重构 […]

国泰君安 本篇报告展示了一套衡量量化策略拥挤程度的框架，从卖空需求和股票联动两个视角分析了量化交易者的趋同交易 […]

国信证券 用于时间序列预测的深度学习框架 近年来包括股票交易数据在内的大量数据的涌现对于大数据分析提出了越来越 […]

西南证券 传统的基本面因子表现不及技术因子，主要是因为它们没有充分利用已知的全部基本面信息，因此他们提出了一种 […]

国泰君安-系统化择时之路系列 国泰君安-系统化择时之路1:择时的基本法 国泰君安-系统化择时之路2：检验的艺术 […]