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【研究报告内容】
异象策略的相关性结构
本文从大量异象中筛选出显著的异象，并对其进行聚类，合并为28个异象聚类组合。在五因子模型（How等，2020）下，仍然有三分之一的聚类组合呈现显著的收益。通过最佳优先搜索算法，从现有因子与聚类组合中寻找到9个因子，能够解释全部的聚类组合以及显著的异象。其中，预期增长因子（EG）和与应计项目相关的聚类组合是提高模型定价能力的重要因素。
风险提示：本报告基于相关文献，不构成投资建议。
报告详细内容请查阅原报告附件
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