金融科技（Fintech）和数据挖掘研究（七）：基于机器学习和知识图谱的行业轮动

基于行业知识图谱的轮动策略。先，在每个月末根据关系网确定每个行业的预测变量。其次，以 24 个月为窗宽，建立目标行业收益率和预测变量滞后收益率的线性回归模型。后，预测新一期的目标行业收益率。在 2017/1-2020/4 期 间，由此得到的行业轮动策略多头年化超额收益为 8.44%，空头组合的年化超额收益为-10.84%。多空收益为 19.44%，大回撤为 10.53%。

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