<p><em>基于人工智能的投资策略帮助投资者应对地缘政治裂痕和高估值带来的市场波动</em></p>
<p>, /PRNewswire/ -- QuantumStreet AI（&#34;QuantumStreet&#34;）是一家专注于基于人工智能的投资解决方案的 IBM 合作公司，今天宣布推出其长短全球股票策略，旨在为机构投资者提供增强的全球股票敞口和改善的风险回报特征。此次产品发布是在其一系列仅做多和长短策略中表现优异的背景下进行的，这些策略支撑着 75 亿美元的客户资产。</p>
<p>在高估值、贸易中断和地缘政治不稳定对传统投资组合施加压力的时刻，该策略为配置者提供了一种系统化的方法，以维持股票市场敞口，同时对冲下行风险。</p>
<p>&#34;股票市场正在同时吸收地缘政治冲击、贸易中断和高估值，这正是能够同时做多和做空最为重要的环境，&#34; QuantumStreet AI 的总裁 Art Amador 表示。</p>
<p>该策略采用 130/30 的长短框架，维持 130% 的多头和 30% 的空头总市场价值，以 MSCI 世界指数为基准。它建立在 QuantumStreet 的专有机器学习系统之上，该系统将结构化金融数据（包括宏观、基本面和技术信号）与全球新闻流、财报电话会议记录和监管文件等非结构化数据源相结合。</p>
<p>在 2012 年 2 月至 2025 年 11 月的回测中，该策略的年化回报率为 22.91%，而同期 MSCI 世界指数的回报率为 11.50%。其夏普比率——每单位风险所获得的回报的衡量标准——为 1.41，而基准为 0.82，这意味着该策略为每单位投资者承受的波动性产生了显著更好的表现。在五年和十年的周期中，该策略的回报率是指数的两倍以上，同时仅增加了适度的波动性。</p>
<p>QuantumStreet 的首席投资官 Chris Natividad 补充道：&#34;我们的人工智能正在同时评估数千种证券的宏观条件、基本面、技术面、新闻情绪和监管文件，识别跨制度模式和行业错位。如果没有适当范围的模型深入挖掘产生阿尔法信号，非结构化数据的规模很容易产生不可接受的 “噪音”。&#34;</p>
<p>该策略的基础机器学习系统使用专有知识图谱连接政策语言、宏观影响、行业敏感性、盈利数据和全球新闻流，生成动态适应市场制度变化的投资信号。所有信号都可以通过 SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架进行完全解释，该框架将每个预测分解为其基础驱动因素的个别贡献。这为投资组合经理提供了完全的透明度，以解释模型推荐每个头寸的原因，从而增强了对表现和策略向潜在受益所有者解释的信心。</p>
<p>该策略面向全球的资产配置者开放，包括寻求基于人工智能的替代传统长短股票方法的养老金、捐赠基金、基金会、保险公司和资产管理公司。</p>
<p><strong>关于 QuantumStreet AI</strong></p>
<p>QuantumStreet AI 成立于硅谷，是一家全球领先的人工智能驱动投资解决方案提供商，其技术支撑着超过 75 亿美元的全球部署策略。其投资解决方案利用先进的深度学习、可解释模型和大规模数据分析，构建透明的、基于规则的投资组合，涵盖主要资产类别。这些解决方案被银行、资产管理公司、保险公司、养老金计划和寻求数据驱动的优越结果的机构投资者使用。欲了解更多信息，请访问 <strong>quantumstreetai.com</strong></p>
<p><em>注意：所引用的业绩数据基于回测的假设结果。过去或模拟的表现并不是未来回报的可靠指标。回测结果具有固有的局限性，并不反映实际交易、顾问费用或其他成本。替代建模技术或假设可能会产生显著不同的结果。</em></p>
<p><strong>媒体联系人：</strong> Sam Barber</p>
<p>Pitchr.ai</p>
<p>[email protected]</p>
<p>来源 QuantumStreet AI</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMzEyJk5ld3NJdGVtSWQ9TlkwODg5NyZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAzMTIxMDIwUFJfTkVXU19VU1BSX19fX19OWTA4ODk3?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMzEyJk5ld3NJdGVtSWQ9TlkwODg5NyZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAzMTIxMDIwUFJfTkVXU19VU1BSX19fX19OWTA4ODk3"/></p>

美国价值因素 MSCI ETF - iShares

美国低波动股指数 ETF - iShares

ARTY

<p>QuantumStreet AI 推出了一项针对机构投资者的多空全球股票策略，利用人工智能增强股票敞口并在市场波动中管理风险。该策略维持 130% 的多头和 30% 的空头头寸，经过回测表现强劲，年化收益率达到 22.91%，显著超越 MSCI 全球指数。该策略利用先进的机器学习和数据分析，提供透明度并适应不断变化的市场条件。该策略面向寻求人工智能驱动投资解决方案的全球资产配置者</p>

<p><em>The AI-driven investment strategy helps investors navigate market volatility from geopolitical fractures and elevated valuations</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>基于人工智能的投资策略帮助投资者应对地缘政治裂痕和高估值带来的市场波动</em></p>
</div><p>, /PRNewswire/ -- QuantumStreet AI (&#34;QuantumStreet&#34;), an IBM partner company specializing in AI-driven investment solutions, today announced the launch of its Long-Short Global Equity strategy, designed to provide institutional investors with enhanced global equity exposure and improved risk-return characteristics. This product launch follows recent outperformance across a range of its long-only and long/short strategies underpinning $7.5 billion in client assets.</p>
<div class="lb-trans"><p>, /PRNewswire/ -- QuantumStreet AI（&#34;QuantumStreet&#34;）是一家专注于基于人工智能的投资解决方案的 IBM 合作公司，今天宣布推出其长短全球股票策略，旨在为机构投资者提供增强的全球股票敞口和改善的风险回报特征。此次产品发布是在其一系列仅做多和长短策略中表现优异的背景下进行的，这些策略支撑着 75 亿美元的客户资产。</p>
</div><p>At a time when elevated valuations, trade disruption and geopolitical instability are putting pressure on traditional portfolios, the strategy gives allocators a systematic way to maintain equity market exposure while hedging against drawdowns.</p>
<div class="lb-trans"><p>在高估值、贸易中断和地缘政治不稳定对传统投资组合施加压力的时刻，该策略为配置者提供了一种系统化的方法，以维持股票市场敞口，同时对冲下行风险。</p>
</div><p>&#34;Equity markets are absorbing geopolitical shocks, trade disruption and stretched valuations simultaneously, and that's exactly the kind of environment where the ability to go both long and short matters most,&#34; said Art Amador, President at QuantumStreet AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;股票市场正在同时吸收地缘政治冲击、贸易中断和高估值，这正是能够同时做多和做空最为重要的环境，&#34; QuantumStreet AI 的总裁 Art Amador 表示。</p>
</div><p>The strategy employs a long-short 130/30 framework, maintaining 130% long and 30% short gross market value, benchmarked against the MSCI World Index. It is built on QuantumStreet's proprietary machine learning system, which integrates structured financial data (including macro, fundamental and technical signals) with unstructured data sources such as global news flow, earnings call transcripts and regulatory filings.</p>
<div class="lb-trans"><p>该策略采用 130/30 的长短框架，维持 130% 的多头和 30% 的空头总市场价值，以 MSCI 世界指数为基准。它建立在 QuantumStreet 的专有机器学习系统之上，该系统将结构化金融数据（包括宏观、基本面和技术信号）与全球新闻流、财报电话会议记录和监管文件等非结构化数据源相结合。</p>
</div><p>In backtesting from February 2012 through November 2025, the strategy produced an annualized return of 22.91%, compared with 11.50% for the MSCI World Index over the same period. Its Sharpe ratio—a measure of return earned per unit of risk taken—was 1.41, versus 0.82 for the benchmark, meaning the strategy generated meaningfully better performance for each unit of volatility investors absorbed. Across five- and 10-year periods, the strategy more than doubled the index's return while adding only modest volatility.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2012 年 2 月至 2025 年 11 月的回测中，该策略的年化回报率为 22.91%，而同期 MSCI 世界指数的回报率为 11.50%。其夏普比率——每单位风险所获得的回报的衡量标准——为 1.41，而基准为 0.82，这意味着该策略为每单位投资者承受的波动性产生了显著更好的表现。在五年和十年的周期中，该策略的回报率是指数的两倍以上，同时仅增加了适度的波动性。</p>
</div><p>Chris Natividad, CIO at QuantumStreet added: &#34;Our AI is evaluating macro conditions, fundamentals, technicals, news sentiment and regulatory filings across thousands of securities at the same time, identifying cross-regime patterns and sector dislocations. The scale of unstructured data easily produces unacceptable levels of &#34;noise&#34; if you do not have the right range of models to drill down to alpha-producing signals.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>QuantumStreet 的首席投资官 Chris Natividad 补充道：&#34;我们的人工智能正在同时评估数千种证券的宏观条件、基本面、技术面、新闻情绪和监管文件，识别跨制度模式和行业错位。如果没有适当范围的模型深入挖掘产生阿尔法信号，非结构化数据的规模很容易产生不可接受的 “噪音”。&#34;</p>
</div><p>The strategy's underlying machine learning system uses proprietary knowledge graphs to connect policy language, macro impacts, sector sensitivity, earnings data and global news flow, generating investment signals that adapt dynamically to shifting market regimes. All signals are fully explainable through the SHAP (SHapley Additive exPlanations) framework, which decomposes each forecast into the individual contributions of its underlying drivers. This gives portfolio managers full transparency into why the model is recommending each position, providing the confidence to explain performance and strategy to underlying beneficial owners.</p>
<div class="lb-trans"><p>该策略的基础机器学习系统使用专有知识图谱连接政策语言、宏观影响、行业敏感性、盈利数据和全球新闻流，生成动态适应市场制度变化的投资信号。所有信号都可以通过 SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架进行完全解释，该框架将每个预测分解为其基础驱动因素的个别贡献。这为投资组合经理提供了完全的透明度，以解释模型推荐每个头寸的原因，从而增强了对表现和策略向潜在受益所有者解释的信心。</p>
</div><p>The strategy is available to asset allocators globally, including pensions, endowments, foundations, insurers and asset managers seeking an AI-enhanced alternative to traditional long-short equity approaches.</p>
<div class="lb-trans"><p>该策略面向全球的资产配置者开放，包括寻求基于人工智能的替代传统长短股票方法的养老金、捐赠基金、基金会、保险公司和资产管理公司。</p>
</div><p><strong>About QuantumStreet AI</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>关于 QuantumStreet AI</strong></p>
</div><p>Founded in Silicon Valley as an IBM partner company, QuantumStreet AI is a global leader in AI-powered investment solutions, and its technology underpins over $7.5 billion in globally deployed strategies. Its investment solutions leverage advanced deep-learning, explainable models, and large-scale data analytics to build transparent, rules-based portfolios across major asset classes. These are used by banks, asset managers, insurers, pension plans, and institutional investors seeking data-driven, superior outcomes. For more information, visit <strong>quantumstreetai.com</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>QuantumStreet AI 成立于硅谷，是一家全球领先的人工智能驱动投资解决方案提供商，其技术支撑着超过 75 亿美元的全球部署策略。其投资解决方案利用先进的深度学习、可解释模型和大规模数据分析，构建透明的、基于规则的投资组合，涵盖主要资产类别。这些解决方案被银行、资产管理公司、保险公司、养老金计划和寻求数据驱动的优越结果的机构投资者使用。欲了解更多信息，请访问 <strong>quantumstreetai.com</strong></p>
</div><p><em>Note: Performance figures cited are based on backtested, hypothetical results. Past or simulated performance is not a reliable indicator of future returns. Backtested results have inherent limitations and do not reflect actual trading, advisory fees, or other costs. Alternative modeling techniques or assumptions might produce significantly different results.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>注意：所引用的业绩数据基于回测的假设结果。过去或模拟的表现并不是未来回报的可靠指标。回测结果具有固有的局限性，并不反映实际交易、顾问费用或其他成本。替代建模技术或假设可能会产生显著不同的结果。</em></p>
</div><p><strong>Media Contact:</strong> Sam Barber</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>媒体联系人：</strong> Sam Barber</p>
</div><p>Pitchr.ai</p>
<div class="lb-trans"><p>Pitchr.ai</p>
</div><p>[email protected]</p>
<div class="lb-trans"><p>[email protected]</p>
</div><p>SOURCE QuantumStreet AI</p>
<div class="lb-trans"><p>来源 QuantumStreet AI</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMzEyJk5ld3NJdGVtSWQ9TlkwODg5NyZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAzMTIxMDIwUFJfTkVXU19VU1BSX19fX19OWTA4ODk3" alt="" original-src="https://rt.prnewswire.com/rt.gif?NewsItemId=NY08897&amp;Transmission_Id=202603121020PR_NEWS_USPR_____NY08897&amp;DateId=20260312"/></p>

10:20 ETQuantumStreet AI 在强劲表现的推动下推出了多空股票策略