喜澄的作业
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按照本次作业要求，我根据笑宇老师的讲解及给的模版，借住AI编程，分了几个步骤，完成作业如下：
1、先根据之前老师的讲解，选择小市值因子、换手率因子等有效因子，构建策略因子组合，时间关系选了4个，后续可以用老师讲解的因子分析表替换可能的有效因子\n2、基于笑宇老师给的模版，运用AI完成线性回归策略，几经周折，跑通策略；\n3、将策略打包成模块，将可用的3个模型作为参数，构建多因子多模型策略，跑通；\n4、将策略输出用图表展示出来。前后整了3天，修改了10几个版本才成型，累得够呛，但最终跑通还是欣慰的\n\n学习心得：\n1、因子重要还是模型重要？\n我的理解是二者都很重要，但因子相对更重要。从我的尝试来看，选择好的因子，三个模型都能实现正收益，但如果是不好的因子，无论哪个模型都难以实现正收益。\n2、相同因子下不同模型的区别？\n通过测试结果来看，3个不同的模型得出的结果差别还是比较大的，线性回归模型的效果在我用不同时段测试的结果来看，都要比XGB和随机森林模型要差，随机森林相对是最好的。\n其他方面，还可以从测试需要的时间来看，不同模型的差异，后面再补充。\n3、个人心得：
这次老师给的题目感觉很难，这次能做出来，一方面得益于经常听笑宇老师的课程，之前的课程虽然没有都消化吸收，但是老师教授的解决问题的思路和展示方法给了我很大的启示，让我敢于去尝试摸索，这是很重要的方面；另一方面，就是AI，我虽然代码能力很差，但是通过AI居然一步步作出来了，感觉AI真的很强大，后面继续探索。
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