这份研报由摩根大通（J.P. Morgan）于2024年2月7日发布，主题为《量化因子投资的演变：利用机器学习的视角》。报告探讨了如何通过机器学习（ML）技术改进传统量化因子投资策略。研究团队使用JPMC的ChronoML库，基于MSCI全球可投资市场指数（ACWI）的30年月度数据构建了100棵树的随机森林模型，以计算因子的重要性。结果显示，机器学习选出的因子在长多头和长短仓策略中均优于传统方法，且使用更少的因子实现了更高的回报和更低的波动率。报告还讨论了量化投资的演变历程、机器学习在投资中的应用以及大数据对投资策略的影响，并强调了在模型选择和应用中需注意过拟合风险。

欢迎对量化感兴趣的朋友加微信交流：ctaxiaobai