机器学习算法下的行业轮动策略：XGBoost与SVM提升量化多因子效果

2021-09金融投资15📊 中信期货¥1
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《量价策略专题报告：行业轮动专题报告，基于量化多因子的行业配置策略之三，机器学习算法下的行业轮动-中信期货》
🎯 适合读者
专业投资者量化分析师行业研究员
📊 核心数据
  1. 31.24%
  2. 1.41
  3. 16.21%
🏷️ 核心议题
#金融投资#XGBoost#轮动策略#SVM
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报告摘要

基于量化多因子的行业轮动策略引入机器学习回归算法，XGBoost和SVM显著提升收益。回测期内年化收益率达31.24%，夏普比率1.41，最大回撤降低。Weighted KNN效果不佳。适合专业投资者参考。

📋 核心要点(部分)

  1. 摘要
  2. 机器学习算法与行业轮动
  3. 引入XGBoost算法的行业轮动
  4. 引入SVM算法的行业轮动
  5. 引入Weighted KNN算法的行业轮动
  6. 策略总结

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