这份Wolfe Research报告介绍了其名为LEAP (L-Economic Alpha Processing)的全球股票选择模型。该模型结合了大数据、风格轮动和机器学习技术，特别是随机森林和CART算法用于非线性特征提取，以及线性面板数据计量经济模型用于预测股票收益。报告详细阐述了模型构建的各个步骤，包括因子选择、模型估计和预测，并着重强调了模型的可解释性和透明性。最终，报告展示了LEAP模型相较于基准模型在风险调整后收益和最大回撤方面的显著改进。
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