【银河金工】ETF策略系列：基于QRF分布预测的科技类ETF轮动策略
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摘要
本报告提出一种基于分位数随机森林（QRF）预测周度收益率分布、并结合Fama‑French五因子输入构建的科技类ETF轮动策略；通过7项复合指标（50%/75%分位数、均值、Sharpe/Sortino/Omega、胜率）进行指数筛选，并用二阶随机占优与GARCH标准化残差进行组合权重优化与仓位控制，回测显示自2020年以来年化24.19%，2025年年化87.17%，回测表现优异且下行风险控制有效 [page::0][page::14]
