JPMorgan-Cross Asset Volatility Machine Learning Based Trade Recomm

1. 报告编号：147002
2. 报告名称：JPMorgan-Cross Asset Volatility Machine Learning Based Trade Recomm
3. 报告来源：互联网用户上传
4. 关键词：行研报告
5. 报告页数：14 页
6. 预览页数：6
7. 报告格式：pdf
8. 上传时间：2024-08-07
9. 简介摘要: (原创分析) J.P. Morgan发布了一份关于全球定量与衍生品策略的报告。报告包括多个部分，如CARV模型、VarSwap模型、ETF RV模型、FX模型以及交叉资产相对价值模型（CARV）的推荐交易。其中，CARV模型减少了在信用（CDX IG和HY）方面的长期波动偏差，并对罗素2000和澳元进行了波动率头寸。FTSE和KS200是短期波动率交易的新候选对象，而之前的WTI短期波动率交易已被平仓。报告中还包含了与亚洲太平洋衍生品策略推荐增加中国股市上涨对冲的建议相符的var swap对。此外，报告还提到了在ETF RV模型中出现的明显的行业偏好，并建议了一种潜在的吸引力配对交易。所有FX模型均保持防守态势，并在3M期限中再次向长波动率倾斜。报告还包含分析师认证和重要的披露信息，如分析师的补偿机制、公司特定披露、估值和风险以及法律实体责任等。最后，报告还包含了一些特定于国家和地区的披露信息。

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