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公众号拥有来自 公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校 等行业 40W+ 关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4 年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

作者：Matthias Hanauer、Amar Soebhag、Marc Stam、Tobias Hoogteijling

本文研究了在股票收益预测中，是否需要使用行业特定的机器学习模型。作者比较了三类模型：一体化的“通才”（Generalist）模型、行业特定的“专家”（Specialist）模型，以及结合两者优势的“混合”（Hybrid）模型。研究发现，混合模型在样本外预测能力上明显优于专家模型，且在多个衡量标准上略优于通才模型，特别是在夏普比率和风险控制方面表现突出。通过美国与国际股票市场的实证分析，文章证明——将行业意识嵌入统一模型中，可以有效提高预测精度与投资组合的风险调整收益。核心观点包括：

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