ufc对冲基金是什么？
UFC，即Ultimate Fighting Championship（终极格斗冠军赛），是目前最顶尖的混合武术比赛，也是目前唯一在北美洲广泛推广的综合搏击赛事，由美国人乐斯·迪特里（Loris Tartirio）于1993年创建。
与拳击、散打等国内传统体育项目不同，ufc是一种规则模糊性很强的综合格斗比赛。由于规则的不明确性，所以很难对选手的比赛能力和比赛结果进行精确的量化分析。为了实现投资组合的风险控制和优化，就需要构建一个能够同时考虑风险和收益的二元加权模型。 考虑到信息不完备的问题，本文使用决策树的方法来构建模型。在进行决策时，根据决策树的流程不断细化问题，并利用历史数据计算各分问题的最优解，最后得到整体的最优解。
一、数据集说明及处理 在进行了若干次的测试后，本文最终选取了来自UFC2015年的80场比赛的数据作为研究对象。这些比赛的视频资料广泛来自于各类视频网站，如youtube。在收集完比赛视频后，我们采用了两种方法来获取各场比赛中选手的进攻数据和防守数据： 通过统计各个选手每场比赛的击倒率、降服率和出局率，我们可以进一步得到每个选手的各次进攻和防守成功的平均持续时间： 二、基于决策树的mma胜负预测模型 决策树是利用数学模型对真实世界问题进行判断和决策的一种方法。它从一组未知的数据中学习并找到一组可能的解决方案，然后利用这些解决方案对新的数据进行预测。这个过程类似于现实世界中人们做决定的过程——先进行分析，然后做出决策。决策树方法是适用于本文提出的投资管理问题的理想方法，因此我们选择其作为模型的主要建立工具。
三、模型验证 本文利用10-fold交叉检验的方法对模型进行测试。将样本数据随机划分成相等的十份，前九份用于建模，第十份用来测试。这样每次建模和测试的结果都可以看成是对该问题的评估值。然后重复上述过程，就可以分别得到每种策略的十个评估值，最后取其平均值作为最终的评价指标。
四、模型结果 根据上面的模型参数估计可以得到模型的效果如下： test set prediction mean rmse 经过以上的简单介绍，可以发现决策树方法能够在不依赖特定领域知识的情况下有效地提取特征并进行分类，因此适合于本文所涉及的问题。并且通过构建合适的评价指标，可以较为客观地衡量模型的性能。