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定量研究
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构建生成Alpha的投资组合

FactSet的量化研究集成工具,将你从想法带到构建,甚至超越. 在一个系统中, 你可以在独特的数据中找到独到的见解, 识别成功的投资机会, 将股票选择框架转化为可投资的投资组合, 建立一个利用该模型的优势的最佳投资组合, 检查和评估产品的优势和劣势.

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定量研究
    研究投资的想法

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    将基础研究的想法转化为你的积极投资组合倾向的变化,以确定变量之间的关系和一系列证券的后续回报. 使用正规外围买球app的投资组合模拟工具来测试想法,并根据买卖规则和交易约束构建和重新平衡更现实的投资组合.

     

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    找出驱动性能的因素

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    使用量化的回测模型,将数据与FactSet上可用的数据源集成,快速测试关于哪些因素驱动性能的理论. 使用你确定的定量或定性因素, FactSet计算每个分形的后续返回值, 整个宇宙, 在简单易懂的报告中选择基准,帮助您识别与超额回报相关的因素. 

    此外, DataRobot FactSet集成了先进的自动化机器学习技术,允许你构建, 部署, 监控, 并快速轻松地管理复杂的机器学习模型. 要对你的结果有信心,这要归功于FactSet的广泛的符号映射,它在你的回溯测试中提供了广泛的历史数据.

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    识别阿尔法和风险信号

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    通过评估特征与回报的相关性来确定alpha的来源,然后通过灵活的图表和报告突出显示结果,证明您对前台的价值. 创建 压力测试 在极端的市场条件下冲击您的投资组合,使您能够识别和对冲漏洞.

    特征分析
    构造最优投资组合

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    广泛地 风险模型 从FactSet和领先的供应商,使用正规外围买球app的集成 优化器工具 设定投资组合约束,生成构建最佳投资组合和风险回报权衡所需的交易. 将你的策略与部门权重的限制相匹配, 资产权重, 营业额, 以及其他指标,这样你的最佳投资组合就一定符合基金委托. 一旦你有了这个投资组合,就和其他FactSet应用程序分享它 更多的分析 或者导出结果以与其他团队进行沟通.
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    定量研究评估新的数据集

    立即评估新的数据集.

    使用FactSet更快地探索和评估新想法 数据探索. 将云的力量与内容相结合 开放:FactSet市场, 基于云的环境允许您开始评估新的替代和金融数据集,而无需IT实现或添加昂贵的基础设施. 在包含行业标准数据库的完全托管环境中,与来自市场的数据进行即时交互, 编程语言(Python和R), 以及数据可视化工具. 轻松地将内容实现到数据库的安全实例中,或下载内容,就像服务器在您自己的网络上一样, 同时使用FactSet降低硬件成本和维护成本 管理数据库服务.

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    使用强大的机器学习工具.

    FactSet上的datarbot将自动机器学习技术集成到FactSet工作站, 允许您构建, 部署, 监控, 并快速轻松地管理复杂的机器学习模型. 访问数百个强大的开源机器学习算法来创建预测, 针对股票波动性等因素的自动化人工智能应用程序, 债券的性能, 宏观经济事件预测.

    FactSet和DataRobot 在一起, 你可以扩展人工智能和数据驱动的投资策略, 获取行业领先的核心和独特的内容, 实施研究创造和alpha信号管理, 这一切都得到了世界级数据科学专业人员的支持.

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