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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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。

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。核心数据:31.24%;1.41;16.21%。

本报告由中信期货发布,发布于 2021 年。

覆盖 2021 年,全文约 15。

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适合专业投资者、量化分析师、行业研究员等读者参考。

重点分析了金融投资、XGBoost、轮动策略、SVM等议题。