绝对收益产品的智能分类与配置策略
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摘要
本报告以绝对收益基金为对象，应用聚类机器学习算法实现智能分类，分别基于基金净值数据和产品标签展开分类及组合构建。基于净值的聚类组合年化收益最高达8.21%，标签分类组合最大回撤最低至1.45%，均显著优于传统分类方法。动态时间规整算法被用于解决净值时间序列异步问题，进一步提升收益表现。报告强调策略视角下的智能分类，提高基金优选与分散配置的效率与效果 [page::0][page::3][page::10][page::12][page::13][page::15][page::18]。
