人工智能选股之Python实战｜华泰证券｜机器学习多因子模型代码详解

报告摘要

本报告是华泰证券人工智能系列第七篇，系统指导如何用Python实现人工智能选股。内容涵盖Python环境搭建、NumPy/pandas/scikit-learn等机器学习包的安装与使用，以及机器学习选股框架（监督学习）的搭建。报告将选股代码拆分为十二个模块（模块导入、参数设置、数据读入等）并逐句讲解，可直接整合为完整模型。机器学习相比线性回归具有挖掘非线性规律、正则化筛选变量、参数优化提升预测力三大优势。适合量化研究员、Python开发者、金融工程师快速上手AI选股实战。

📋 报告目录

1. 模块导入
2. 参数设置
3. 数据读入
4. 数据标记
5. 数据预处理
6. 模型设置
7. 模型训练
8. 模型预测
9. 模型评价
10. 策略构建
11. 策略评价
12. 结果保存