机器学习选股在海外公募量化发展如何？——申万宏源金工海外量化研究系列之六

主要观点总结

本文主要介绍了海外公募平台在机器学习方面的应用，包括头部公募平台对机器学习技术的使用方式和看法，以及全球主要的AI选股产品的策略与表现。

关键观点总结

关键观点1: 机器学习在海外公募平台的应用概览

海外公募平台在机器学习方面有着广泛的应用，但具体使用方式和效果因机构而异。头部平台如贝莱德和高盛主要强调AI对文本信息的处理，而其他机构则采用不同策略应用AI选股。

关键观点2: 头部公募平台对AI的使用方式和看法

头部公募平台对AI的使用非常谨慎，强调基金经理的主导作用。他们主要通过训练大模型来处理文本信息，用于构建选股策略。贝莱德和高盛是这一方向的佼佼者，应用包括主题挖掘、音频选股等。

关键观点3: 全球主要的AI选股产品的策略与表现

全球主要的AI选股产品采用不同的策略，包括端到端模型、基于不同维度数据的选股模型和使用机器学习进行传统大类因子配置的产品。但目前来看，综合型的端到端产品表现不佳，价量数据优于基本面数据的应用。QRFT是一个表现较为出色的产品，累计超额约为28%。

免责声明