数据治理与基本面量化指标挖掘:机器学习助力标准化框架下的投资策略
本报告从中信证券研究视角出发,探讨在数据爆炸时代如何通过机器学习技术构建标准化数据框架,挖掘基本面量化通用指标。聚焦中观行业配置场景,实现月频指标更新,覆盖全行业400余个指标,有效提升投资策略效率。
本报告从中信证券研究视角出发,探讨在数据爆炸时代如何通过机器学习技术构建标准化数据框架,挖掘基本面量化通用指标。聚焦中观行业配置场景,实现月频指标更新,覆盖全行业400余个指标,有效提升投资策略效率。
本报告从中信证券研究视角出发,探讨在数据爆炸时代如何通过机器学习技术构建标准化数据框架,挖掘基本面量化通用指标。聚焦中观行业配置场景,实现月频指标更新,覆盖全行业400余个指标,有效提升投资策略效率。
本报告从中信证券研究视角出发,探讨在数据爆炸时代如何通过机器学习技术构建标准化数据框架,挖掘基本面量化通用指标。聚焦中观行业配置场景,实现月频指标更新,覆盖全行业400余个指标,有效提升投资策略效率。核心数据:400余个指标;175ZB。
本报告由中信证券发布,发布于 2022 年。
覆盖 2022 年,全文约 24。
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适合研究员、量化分析师、投资经理等读者参考。
重点分析了金融投资、数据治理、投资策略等议题。