持续赋能量化研究：从普适型数据向订制型转变

的的路再行把先于的专家学者弄出来，因为于是就只是基于先于的预测，较为单一，以前我们明白先于的专家学者，要考虑到首先他是一个金融业专家学者，再行确定他的先于。进而就过渡性到了一个金融业的的单和先于的归纳师的的单。然后基于这些的单，再行明白图表的具像解构。于是就有一致考虑到，议价原始考虑到，以前有金融业专家学者考虑到，金融业专家学者超考虑到，金融业专家学者非结构解构的考虑到和金融业专家学者的中小企业数据归纳的个人信息。如果所有个人信息片断是这样昂，虽然这个的路推出来以后我们在再加他们在明白归纳数据归纳，仅仅的实务和策略特质以前还并未完全一致的明白，但我相信，这个一维可能会会降低很多大体上面一维的Alpha。

这是我们大致的一个的单政治体制的业务大体上的方式上反复。等待时间更少，我就不多谈论了。

再行有一个，我们也察觉到较为多，很多数据归纳管之本机构或保险业仍未开始明白非结构解构的图表的运用，对我们调查报告本身的句法诱推更大的数据归纳兴趣。先前我们结构解构的一些的路，比如，这个集团新公司的上升紧致很大，从量解构并不一定来真是这个跨国企业紧致很大，你怎么概念？根本无法。但从副数据归纳员的调查报告句法解构的并不一定，是可以概念出来的，因为的确文字中都会叙述它的的推展紧致、茁壮紧致等等，这些结构解构马上可以把一个集团新公司打出附加来。

再行比如，我们明白数据归纳经常真是这个集团新公司要有贫乏特质，是A股的贫乏有无，这个量解构怎么概念？根本无法。但一搜调查报告，就究竟了，副数据归纳员会寄给，真是这个的产品或是它的水资源是龙头，具有更大的贫乏特质，等等。假定两个集团新公司，一个新公司有大量的副数据归纳员真是是贫乏的，而另外一个一个都并未寄给，十分相似号的打附加较为多的，可以明白成一个非结构解构的附加——贫乏特质。

我们明白了很多弱大体上面突变的，比如净值的移动特质，集团新公司的净值从一个一维一个有别于中小企业，由于跨度到另外一个一新中小企业，所致PE必要有个更大的升幅，这个从有别于的财务图表的并不一定，根本无法过渡性到这样的加权，但从非结构解构的并不一定，是可以通过句法解构把它挖掘出来的。这一系列的结构解构的反复，就是我们再加执意和量解构投资者把大体上面的图表顺利进行自定义解构，顺利进行细解构。

这是我们一个研报系统。于是就我们仍未明白到了把文字概括，只不过并未完全一致打标，只是用检索的作法把它分出来。这是我们自己根据右边仍未帮别人明白的附加，值得注意的明白一个量解构策略特质，叫杰作新公司人组策略特质。

杰作新公司我们心中都盈利好，金融业好，且是金融业龙头，还有净值移动特质，新公司盈利好，比如金融业龙头、紧致大、有无贫乏特质，并未前提用有别于的建模作法建，我们就用非结构解构的作法去过渡性到策略特质的给定和编制。这是我们此前以结构解构和非结构解构图表结合的量解构选股过渡性到的杰作新公司人组策略特质的仅仅表现回溯完全一致情况。

这几点，都是在年末份的图表一站式反复中都面涌现的越来越多的保险业投资者执意想到我们顺利进行自定义解构图表效益所诱推的仅仅的案例。借此机会分享给大家，也借此赢取更为多保险业和投研的共同开推。

谢谢大家！

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