量化研究新思维（十一）——绝大部分机器学习基金会失败的10个理由
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摘要
本报告针对量化投资特别是金融机器学习基金的高失败率，深度剖析了绝大部分机器学习基金的10个失败原因，提出元策略模式、特征重要性分析、分数阶差分、元标签、三重分界线法等解决方案，并结合特质动量效应、主动基金分歧指标、市场择时模型、公共情绪影响等多个实证研究，揭示了多因子选股、风险定价及市场择时的机制和经济价值，辅以全球ETF行业发展趋势和企业盈利季节性分析，为量化投资研究提供系统理论及实操建议[page::0][page::2][page::3][page::7].
