国金证券-Beta猎手系列之九：人工智能全球大类资产配置模型-240613

1. 本研究使用机器学习模型构建了全球大类资产配置策略，通过特征处理、标签处理和模型选择等方面的优化，取得了较好的投资表现。

2. 最终确定了特征处理方式为CSMinMax，标签处理方式为ret_CSZScore，使用lgb_dart模型生成全球大类资产配置因子，取得了不错的多头和多空年化收益率和Sharpe比率。

3. 该策略在年化收益率、夏普比率和超额收益率等方面均表现出色，但仍需注意模型存在时效风险，策略收益可能受交易成本等因素影响。