求解

嗨，爱思考的PZer你好：

一、先看题干：

1、题目提到该ML算法使用了丰富的内部数据（如证券权重、交易和回报）和外部数据来源（如社交媒体和新闻文章）来构建投资组合。它强调使用大量数据来制定投资策略，这意味着投资策略可能会频繁调整和交易，以抓住短期市场机会。

2、题目还提到投资目标是12个月内跑赢基准。这种短期内超越基准的目标通常意味着积极的投资管理，而不是被动持有策略。

二、再来看一下三种评估方法的适用性：

1、Returns-based：这种方法更适合于不容易获得足够详细的数据时（例如对冲基金）。但在此案例中，ML工具是基于大量数据和频繁交易，所以这种方法不适用，不选。

2、Holdings-based：这种方法适用于持股变化不频繁（little turnover）的投资策略（例如被动投资）。然而，此案例中的ML工具显然是一个非常积极的策略，频繁交易以利用市场机会，这与持有期内变化不大的策略相矛盾，不选。

3、Transactions-based：这种方法最适合于活跃的股票选择投资组合，因为它捕捉了持股和交易活动（购买/出售）的细节，能够全面量化和解释整个投资期内的结果。鉴于ML工具是一个高度活跃的策略，transactions-based attribution方法能够更好地评估其有效性。

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