机器学习发展历程与量化投资的展望

创建于 2025-04-29T16:57:29.003735+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:20.696055+08:00

摘要

本报告系统回顾机器学习的发展历程和关键算法，详细阐述机器学习在量化投资中的多层次应用，包括因子挖掘、模型改进与高频交易策略，并通过改进的图注意力网络（ResGAT）模型的实证回测展示其在选股策略中的优势。报告指出，数据驱动与模型驱动的结合将成为趋势，未来因子库、模型库和策略库将更加多样化，且机器学习的可解释性和模型适应性将是重要研究方向[page::0][page::4][page::20][page::24][page::26]

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