行业研究报告

基于新闻热度的周期、成长、消费风格轮动配置|大数据研究之四|中信建投2017

2017-08金融投资15中信建投

本报告由中信建投发布,基于新闻热度构建周期、成长、消费三大风格板块的轮动配置策略。核心发现:2014-2017年回测期间,风格轮动组合年化收益达51%,最大回撤仅17%,Sharpe比率1.92,显著优于单一板块策略。报告详细阐述了数据挖掘流程、新闻热度指标构建方法及布林带信号规则,并对比了各板块的新闻热度效应差异。适合量化研究员、金融工程师、资产配置经理及大数据投资爱好者阅读,为风格轮动策略提供数据驱动的实证支持。

报告摘要

本报告由中信建投发布,基于新闻热度构建周期、成长、消费三大风格板块的轮动配置策略。核心发现:2014-2017年回测期间,风格轮动组合年化收益达51%,最大回撤仅17%,Sharpe比率1.92,显著优于单一板块策略。报告详细阐述了数据挖掘流程、新闻热度指标构建方法及布林带信号规则,并对比了各板块的新闻热度效应差异。适合量化研究员、金融工程师、资产配置经理及大数据投资爱好者阅读,为风格轮动策略提供数据驱动的实证支持。

核心要点

  1. 大数据与量化投资
  2. 大数据体系构建
  3. 新闻热度在不同风格板块的表现
  4. 新闻热度风格轮动配置原理
  5. 总结
  6. 风险提示

报告信息

文件全名
大数据研究之四:基于新闻热度的周期、成长、消费风格轮动配置-中信建投
适合读者
量化研究员金融工程师资产配置经理大数据投资爱好者
核心数据
  1. 风格轮动年化收益51%
  2. Sharpe比率1.92
  3. 周期板块年化收益34%胜率76%
  4. 成长板块年化收益36%胜率72%
  5. 消费板块年化收益32%胜率76%
核心议题
金融投资新闻热度中信建投大数据

常见问题

《基于新闻热度的周期、成长、消费风格轮动配置|大数据研究之四|中信建投2017》主要包含哪些内容?

本报告由中信建投发布,基于新闻热度构建周期、成长、消费三大风格板块的轮动配置策略。核心发现:2014-2017年回测期间,风格轮动组合年化收益达51%,最大回撤仅17%,Sharpe比率1.92,显著优于单一板块策略。报告详细阐述了数据挖掘流程、新闻热度指标构建方法及布林带信号规则,并对比了各板块的新闻热度效应差异。适合量化研究员、金融工程师、资产配置经理及大数据投资爱好者阅读,为风格轮动策略提供数据驱动的实证支持。核心数据:风格轮动年化收益51%;Sharpe比率1.92;周期板块年化收益34%胜率76%。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由中信建投发布,发布于 2017 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2017 年,全文约 15。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合量化研究员、金融工程师、资产配置经理、大数据投资爱好者等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、新闻热度、中信建投、大数据等议题。

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