渤海多因子研报精选¶
系列简介¶
本系列收录了渤海多因子相关的研究报告。
研报目录¶
渤海-多因子系列¶
- 单因子测试
- 收益预测模型
- 风险模型与组合优化
- 随机森林与传统多因子模型的选股风格对比
- 使用Bandit Learning算法的多因子模型
- 使用thompson sampling算法的策略混合模型
- 使用多因子框架的沪深300指数增强模型
- Barra风险模型(CNE6)单因子检测
- Barra风险模型(CNE6)纯因子构建与因子合成
- 融合BL模型的上证50指数增强模型
- 多因子模型的行业分类方法
- 沪深300指数增强组合业绩归因分析
- 基于机器学习模型的因子择时框架
- 技术因子的再挖掘Alpha 101
关于LLMQuant¶
LLMQuant是由一群来自世界顶尖高校和量化金融从业人员组成的前沿社区,致力于探索人工智能(AI)与量化(Quant)领域的无限可能。我们的团队成员来自剑桥大学、牛津大学、哈佛大学、苏黎世联邦理工学院、北京大学、中科大等世界知名高校,外部顾问来自Microsoft、HSBC、Citadel、Man Group、Citi、Jump Trading、国内顶尖私募等一流企业。