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利用彭博企业数据创建优化的主题投资组合.pdf

上传人: 张** 编号:167632 2024-06-15 20页 1.03MB

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本文主要介绍了Bloomberg L.P.在2024年6月举办的一场关于主题投资、数据科学和机器学习的研讨会。主讲人是Katherine Laue和Michael Beal,分别担任企业数据科学部和云集成产品经理。文章提到了创建优化主题投资组合的方法,包括识别种子公司、相似公司,过滤投资宇宙,模型训练,组合权重分配,以及自动化再平衡。Bloomberg的数据和模型解决方案能够帮助客户构建知识图谱,提高投资效率。文章还详细介绍了Bloomberg的数据模型工作流程,包括数据摄取、数据建模、数据集探索等内容。最后,文章列举了Bloomberg研究数据解决方案的优势,包括公司财务和估计数据、供应链和设施数据、新闻和描述数据、ESG和信用风险数据等。
"如何利用Bloomberg数据创建优化主题投资组合?" "Bloomberg DL+如何解决客户数据管理挑战?" "如何通过Bloomberg研究数据轻松融入现有客户工作流程?"
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