机器学习流程和算法介绍及金融领域应用实例｜长江证券2018白皮书

本报告是长江证券机器学习白皮书系列之四，系统梳理了机器学习问题的本质与建模流程，涵盖特征工程（构建、提取、选择）、模型训练（线性模型、树模型、深度学习模型）及模型融合（横向与纵向拼接）。以多因子选股案例展示应用效果：融合模型超额年化收益25.91%，夏普比1.06，信息比2.26，月度超额胜率0.76。适合金融工程师、量化研究员、数据科学家及对AI在金融领域应用感兴趣的从业者。核心数据:超额年化收益25.91%;夏普比1.06;信息比2.26。

本报告由长江证券发布,发布于 2018 年。

覆盖 2018 年,全文约 32。

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适合金融工程师、量化研究员、数据科学家、投资经理等读者参考。

重点分析了金融投资、算法介绍、金融领域、长江证券等议题。