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传统量化投资策略中,因子表现往往呈现周期性波动,难以持续获取超额收益。为解决这一问题,本研究提出一种基于机器学习的多因子动态调仓策略。该策略首先构建因子择时框架,对因子暴露度、个股收益、因子历史IC
量化多因子指数增强策略利用多因子模型构建投资组合,控制风险敞口,追求稳定超越基准指数的收益。实现指数增强的方法可以从仓位控制、行业轮动和选股三个维度展开。仓位控制 基于宏观经济形势、政策走向和经济周
常微分方程定性与稳定性理论,控制专业研究生可以参考一下,里面有李雅普诺夫稳定性的详细介绍
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股票估值模型(dcf估值、ddm估值、apv估值、ae估值、eva估值)
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