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CFA level3, 레벨3 Portfolio Management Pathway (전과목 보유)

"CFA level3, 레벨3 Portfolio Management Pathway (전과목 보유)"에 대한 내용입니다.
103 페이지
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최초등록일 2024.11.09 최종저작일 2024.09
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CFA level3, 레벨3 Portfolio Management Pathway (전과목 보유)
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    목차

    READING 14. Passive equity investing
    READING 15. Active equity Investing: Strategies ★
    READING 16. Active Equity Investing: pf construction ★★★

    본문내용

    [Module 14.1 Benchmarks]
     BM must be: 1) rule-based, 2) transparent, 3) investable
    1. Rule-based: pf에 stock 포함/빼는 rule, weighting scheme, rebalancing freq. 등
     consistent, objective, predictable 해야 replicate 가능
    2. Transparent: rules 가 public, clearly stated, understandable 해야
    3. Investable: replicate 가능해야
     Considerations in choosing BM
    1. Mkt & risk exposure 결정
    : 어떤 mkt에 투자핛 것읶지, risk가 뭔지 (IPS의 risk-R objective & constraint 고려해야)
    ① Mkt segment: Broad mkt exposure vs focused exposure / Domestic vs international /
    Developed, emerging, frontier mkt
    ② Risk exposure (risk factor에 다른 pf R sensitivity): mkt risk(beta), firm size, style(g vs value),
    prior R(momentum), liq, volatility, firm ‗quality‘ 등
    2. Identifying MTD used in Index constructing/maintaining
    ① Mtd of identifying stocks to include
    - Exhaustive: defined universe 내 모듞 stock 포함
    - Selective: universe 내의 subset of stocks
    ② Mtd of index weighting

    참고자료

    · 없음

  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Benchmarks
      Benchmarks are an important tool for evaluating the performance and capabilities of artificial intelligence (AI) systems. They provide a standardized way to measure and compare the performance of different AI models, algorithms, and architectures across a range of tasks and datasets. Benchmarks can help researchers and developers identify areas for improvement, track progress over time, and make informed decisions about which AI technologies to invest in or deploy. However, benchmarks also have their limitations and challenges. Designing effective benchmarks that accurately capture the complexity and diversity of real-world AI applications can be difficult. Benchmarks may not fully reflect the nuances and context-dependent nature of many AI tasks, and they can be susceptible to overfitting or gaming by researchers and developers. Additionally, the choice of benchmark tasks, datasets, and evaluation metrics can significantly influence the results and rankings of AI systems. Overreliance on a narrow set of benchmarks can lead to a skewed understanding of AI capabilities and may not translate well to practical applications. To address these challenges, it is important to develop a diverse and comprehensive set of benchmarks that cover a wide range of AI tasks and domains. Benchmarks should also be regularly updated and refined to keep pace with the rapid advancements in AI technology. Furthermore, it is crucial to consider the broader context and real-world implications of AI performance on benchmarks, rather than treating them as the sole measure of success. Ultimately, benchmarks are a valuable tool for the AI community, but they should be used judiciously and in conjunction with other forms of evaluation and assessment to gain a more holistic understanding of AI capabilities and limitations.

  • 자료후기

      Ai 리뷰
      모듈 14.1에서는 벤치마크 선정 시 고려해야 핛 사항들을 자세히 설명하고 있습니다.

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