2018瑞银量化策略报告｜机器学习构建行业模型提升价值因子表现

本报告由瑞银全球量化团队发布，探索如何利用机器学习（聚类分析等）基于财务数据与宏观时间序列构建自适应行业分类，替代传统GICS分组。核心发现：在机器生成的同质行业内部构建价值因子（如自由现金流收益率、市盈率），可在发达市场实现年化1-4%的超额收益，且波动率与换手率基本不变，风险调整收益显著提升。报告详述了跨区域验证结果、行业聚类直观解读及价值策略的反周期特性，适合寻求量化策略创新的对冲基金、资管研究员及因子投资从业者。核心数据:价值因子超额收益年化1-4%;基于财务与宏观数据的自学习行业模型;发达市场结果一致。

本报告由UBS瑞银发布,发布于 2018 年。

覆盖 2018 年,全文约 34。

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适合量化研究员、基金经理、金融分析师、因子投资者等读者参考。

重点分析了金融投资、金融投资研究等议题。