行业研究报告

机器学习在中国量化策略中的应用:叙事对冲改善动量因子表现

2021-01金融投资21UBS

UBS报告通过叙事对冲优化动量因子,中国股市2019-2020年实现年化收益31.8%,夏普比率2.4,最大回撤仅-3.6%,显著优于传统动量策略。

报告摘要

UBS报告通过叙事对冲优化动量因子,中国股市2019-2020年实现年化收益31.8%,夏普比率2.4,最大回撤仅-3.6%,显著优于传统动量策略。

报告信息

文件全名
瑞银-中国量化策略之投资中的机器学习:中国与叙事对冲相关的良好势头
适合读者
量化分析师基金经理金融研究员
核心数据
  1. 31.8%
  2. -3.6%
核心议题
金融投资量化策略中机器学习叙事

常见问题

《机器学习在中国量化策略中的应用:叙事对冲改善动量因子表现》主要包含哪些内容?

UBS报告通过叙事对冲优化动量因子,中国股市2019-2020年实现年化收益31.8%,夏普比率2.4,最大回撤仅-3.6%,显著优于传统动量策略。核心数据:31.8%;-3.6%。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由UBS发布,发布于 2021 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2021 年,全文约 21。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合量化分析师、基金经理、金融研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、量化策略中、机器学习、叙事等议题。

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