金融科技（Fintech）和数据挖掘研究（七）——基于机器学习和知识图谱的行业轮动

重要提示：《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施，通过本微信订阅号发布的观点和信息仅供海通证券的专业投资者参考，完整的投资观点应以海通证券研究所发布的完整报告为准。若您并非海通证券客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相关人员为客户;市场有风险，投资需谨慎。1研究背景我们在之前的行业轮动系列报告中挖掘了几大类的行业因子（见下图），例如，量价、宏观、情绪面、高频因子、预期基本面、历史基本面、公募基金观点等。这些因子通常可以分为两类：行业本身的特征以及基于共同外生变量变动的行业预期收益，但这两类因子都没有考虑行业之间的关联性。因此，在本篇报告中，我们从另一个角度研究行业收益的可预测性：相关行业的滞后收益率。举例来说，假如我们认为， ( 点击阅读全文 )

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