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应用方法：
股票分类：基于财务指标（如 PE、ROE）或价格特征（如波动率、贝塔系数），将股票聚为不同类别（如价值股、成长股、周期股）。
常用算法：K-means、层次聚类、DBSCAN（处理非球形簇）。
板块轮动分析：按行业、概念或地域聚类，识别资金流向热点板块（如通过成交量、收益率相关性判断板块联动性）。
风险分散：将低相关性股票聚为一类，构建跨簇组合以降低整体波动（如股债混合组合）。
对量化策略的帮助：
策略定制化：针对不同簇设计专属策略（如成长股用趋势跟踪，价值股用均值回归）。
组合构建：通过聚类选择不相关资产，优化马克维茨组合（如降低组合波动率）。
事件驱动策略：当某只股票出现利好时，快速定位同簇股票（如同行业龙头），捕捉联动机会。
异常检测：某股票收益率偏离其簇均值时，可能预示基本面变化或市场错误定价。
发布于2025-5-21 15:38 武汉
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