<p><em>基於人工智能的投資策略幫助投資者應對地緣政治裂痕和高估值帶來的市場波動</em></p>
<p>, /PRNewswire/ -- QuantumStreet AI（&#34;QuantumStreet&#34;）是一家專注於基於人工智能的投資解決方案的 IBM 合作公司，今天宣佈推出其長短全球股票策略，旨在為機構投資者提供增強的全球股票敞口和改善的風險回報特徵。此次產品發佈是在其一系列僅做多和長短策略中表現優異的背景下進行的，這些策略支撐着 75 億美元的客户資產。</p>
<p>在高估值、貿易中斷和地緣政治不穩定對傳統投資組合施加壓力的時刻，該策略為配置者提供了一種系統化的方法，以維持股票市場敞口，同時對沖下行風險。</p>
<p>&#34;股票市場正在同時吸收地緣政治衝擊、貿易中斷和高估值，這正是能夠同時做多和做空最為重要的環境，&#34; QuantumStreet AI 的總裁 Art Amador 表示。</p>
<p>該策略採用 130/30 的長短框架，維持 130% 的多頭和 30% 的空頭總市場價值，以 MSCI 世界指數為基準。它建立在 QuantumStreet 的專有機器學習系統之上，該系統將結構化金融數據（包括宏觀、基本面和技術信號）與全球新聞流、財報電話會議記錄和監管文件等非結構化數據源相結合。</p>
<p>在 2012 年 2 月至 2025 年 11 月的回測中，該策略的年化回報率為 22.91%，而同期 MSCI 世界指數的回報率為 11.50%。其夏普比率——每單位風險所獲得的回報的衡量標準——為 1.41，而基準為 0.82，這意味着該策略為每單位投資者承受的波動性產生了顯著更好的表現。在五年和十年的週期中，該策略的回報率是指數的兩倍以上，同時僅增加了適度的波動性。</p>
<p>QuantumStreet 的首席投資官 Chris Natividad 補充道：&#34;我們的人工智能正在同時評估數千種證券的宏觀條件、基本面、技術面、新聞情緒和監管文件，識別跨制度模式和行業錯位。如果沒有適當範圍的模型深入挖掘產生阿爾法信號，非結構化數據的規模很容易產生不可接受的 “噪音”。&#34;</p>
<p>該策略的基礎機器學習系統使用專有知識圖譜連接政策語言、宏觀影響、行業敏感性、盈利數據和全球新聞流，生成動態適應市場制度變化的投資信號。所有信號都可以通過 SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架進行完全解釋，該框架將每個預測分解為其基礎驅動因素的個別貢獻。這為投資組合經理提供了完全的透明度，以解釋模型推薦每個頭寸的原因，從而增強了對錶現和策略向潛在受益所有者解釋的信心。</p>
<p>該策略面向全球的資產配置者開放，包括尋求基於人工智能的替代傳統長短股票方法的養老金、捐贈基金、基金會、保險公司和資產管理公司。</p>
<p><strong>關於 QuantumStreet AI</strong></p>
<p>QuantumStreet AI 成立於硅谷，是一家全球領先的人工智能驅動投資解決方案提供商，其技術支撐着超過 75 億美元的全球部署策略。其投資解決方案利用先進的深度學習、可解釋模型和大規模數據分析，構建透明的、基於規則的投資組合，涵蓋主要資產類別。這些解決方案被銀行、資產管理公司、保險公司、養老金計劃和尋求數據驅動的優越結果的機構投資者使用。欲瞭解更多信息，請訪問 <strong>quantumstreetai.com</strong></p>
<p><em>注意：所引用的業績數據基於回測的假設結果。過去或模擬的表現並不是未來回報的可靠指標。回測結果具有固有的侷限性，並不反映實際交易、顧問費用或其他成本。替代建模技術或假設可能會產生顯著不同的結果。</em></p>
<p><strong>媒體聯繫人：</strong> Sam Barber</p>
<p>Pitchr.ai</p>
<p>[email protected]</p>
<p>來源 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>

美國價值因素 MSCI ETF - iShares

美國低波動股指數 ETF - iShares

ARTY

<p>QuantumStreet AI 推出了一項針對機構投資者的多空全球股票策略，利用人工智能增強股票敞口並在市場波動中管理風險。該策略維持 130% 的多頭和 30% 的空頭頭寸，經過回測表現強勁，年化收益率達到 22.91%，顯著超越 MSCI 全球指數。該策略利用先進的機器學習和數據分析，提供透明度並適應不斷變化的市場條件。該策略面向尋求人工智能驅動投資解決方案的全球資產配置者</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>基於人工智能的投資策略幫助投資者應對地緣政治裂痕和高估值帶來的市場波動</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;）是一家專注於基於人工智能的投資解決方案的 IBM 合作公司，今天宣佈推出其長短全球股票策略，旨在為機構投資者提供增強的全球股票敞口和改善的風險回報特徵。此次產品發佈是在其一系列僅做多和長短策略中表現優異的背景下進行的，這些策略支撐着 75 億美元的客户資產。</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、貿易中斷和地緣政治不穩定對傳統投資組合施加壓力的時刻，該策略為配置者提供了一種系統化的方法，以維持股票市場敞口，同時對沖下行風險。</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;股票市場正在同時吸收地緣政治衝擊、貿易中斷和高估值，這正是能夠同時做多和做空最為重要的環境，&#34; QuantumStreet AI 的總裁 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>該策略採用 130/30 的長短框架，維持 130% 的多頭和 30% 的空頭總市場價值，以 MSCI 世界指數為基準。它建立在 QuantumStreet 的專有機器學習系統之上，該系統將結構化金融數據（包括宏觀、基本面和技術信號）與全球新聞流、財報電話會議記錄和監管文件等非結構化數據源相結合。</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 月的回測中，該策略的年化回報率為 22.91%，而同期 MSCI 世界指數的回報率為 11.50%。其夏普比率——每單位風險所獲得的回報的衡量標準——為 1.41，而基準為 0.82，這意味着該策略為每單位投資者承受的波動性產生了顯著更好的表現。在五年和十年的週期中，該策略的回報率是指數的兩倍以上，同時僅增加了適度的波動性。</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 的首席投資官 Chris Natividad 補充道：&#34;我們的人工智能正在同時評估數千種證券的宏觀條件、基本面、技術面、新聞情緒和監管文件，識別跨制度模式和行業錯位。如果沒有適當範圍的模型深入挖掘產生阿爾法信號，非結構化數據的規模很容易產生不可接受的 “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>該策略的基礎機器學習系統使用專有知識圖譜連接政策語言、宏觀影響、行業敏感性、盈利數據和全球新聞流，生成動態適應市場制度變化的投資信號。所有信號都可以通過 SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架進行完全解釋，該框架將每個預測分解為其基礎驅動因素的個別貢獻。這為投資組合經理提供了完全的透明度，以解釋模型推薦每個頭寸的原因，從而增強了對錶現和策略向潛在受益所有者解釋的信心。</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>該策略面向全球的資產配置者開放，包括尋求基於人工智能的替代傳統長短股票方法的養老金、捐贈基金、基金會、保險公司和資產管理公司。</p>
</div><p><strong>About QuantumStreet AI</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>關於 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 成立於硅谷，是一家全球領先的人工智能驅動投資解決方案提供商，其技術支撐着超過 75 億美元的全球部署策略。其投資解決方案利用先進的深度學習、可解釋模型和大規模數據分析，構建透明的、基於規則的投資組合，涵蓋主要資產類別。這些解決方案被銀行、資產管理公司、保險公司、養老金計劃和尋求數據驅動的優越結果的機構投資者使用。欲瞭解更多信息，請訪問 <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：所引用的業績數據基於回測的假設結果。過去或模擬的表現並不是未來回報的可靠指標。回測結果具有固有的侷限性，並不反映實際交易、顧問費用或其他成本。替代建模技術或假設可能會產生顯著不同的結果。</em></p>
</div><p><strong>Media Contact:</strong> Sam Barber</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>媒體聯繫人：</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>來源 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 在強勁表現的推動下推出了多空股票策略