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机器学习与量化投资:前沿研究之深度森林(gcForest)-安信证券-20180705

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摘要

gcForest算法

gcForest(multi-Grained Cascade Forest)算法是2017年周志华教授提出来的一种基于树的深度模型,旨在作为深度神经网络的一种可供选择的替换。由于超参数更好的鲁棒性,小样本上更好的稳定性,因此该模型相对于神经网络可能在金融数据上有更好的表现。

gcForest的回测表现

将《机器学习与量化投资:避不开的那些事(1)》中的神经网络替换成为gcForest,按月收益回撤比可达15.959。

gcForest的参数敏感性

该模型的各个参数的敏感性都非常低。

正文

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标签

机器学习量化投资神经网络randomforest
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