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排序?qū)W習(xí)的定義
　　排序?qū)W習(xí)（Learning to Rank，LTR）又名“機(jī)器排序?qū)W習(xí)”（Machine-learnedRanking）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，此機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)在數(shù)據(jù)集上對(duì)大量特征進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)生成排序模型，以用于解決實(shí)際中的排序問(wèn)題。排序?qū)W習(xí)在文檔檢索、過(guò)濾和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，已得到廣泛應(yīng)用。
　　排序?qū)W習(xí)與量化投資
　　在量化投資領(lǐng)域，排序?qū)W習(xí)有著出類拔萃的內(nèi)在邏輯，類比于信息檢索和推薦系統(tǒng)中使用的相關(guān)性指標(biāo)，同樣可以通過(guò)使用能夠代表金融資產(chǎn)表現(xiàn)的金融指標(biāo)，來(lái)將排序?qū)W習(xí)應(yīng)用于在量化投資中，并為投資者提供更加智能化和高效的投資決策工具。并且排序?qū)W習(xí)不僅僅關(guān)注計(jì)算出代表行業(yè)優(yōu)劣的具體指標(biāo)或打分?jǐn)?shù)值，而是注重行業(yè)與行業(yè)之間的相對(duì)優(yōu)劣程度，從而為用戶提供滿足其需求的推薦。
　　LGBMRanker行業(yè)輪動(dòng)模型
　　本文通過(guò)使用LGBMRanker模型對(duì)中信一級(jí)排序?qū)W習(xí)，構(gòu)建行業(yè)輪動(dòng)型號(hào)，經(jīng)回測(cè)該策略從2007年至今在中信一級(jí)上的年化絕對(duì)收益率為17.53%，超額年化為9.81%，夏普比率為0.59，信息比率為0.921。相對(duì)于行業(yè)等權(quán)為基準(zhǔn)而言，周度勝率為53.65%，月度勝率為60.62%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：
　　本報(bào)告中所有統(tǒng)計(jì)結(jié)果和模型方法均基于歷史數(shù)據(jù)，不代表未來(lái)趨勢(shì)。