bqbppxmo_作业
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使用总市值，换手率，pe_ttim和净利润(单季度, 同比增长)的截面排序 4个因子作为因子，使用LinearRegression，xgboost和随机森林分别进行回归，LinearRegression效果最好，如下图所示。
思考：
•因子更重要还是模型更重要？
因子和模型都重要
- 因子是基础：决定模型能达到的 “上限”，没有优质因子，模型再强也无用。
- 模型是工具：决定能否接近这个 “上限”，合适的模型能更好地利用因子中的信息。
这次选的四个因子作用最大的市值和换手，去掉这两个因子可以看到收益明显下降，不同的模型收益也不一样，这个需要多次尝试。
相同因子下不同模型的区别？
- 训练耗时不同，LinearRegression训练耗时短，xgboost和随机森林耗时长。
- 需要调的参数不同，就算同一个模型使用不同的参数可能，这次没有进行参数调优，只试了将xgboost和随机森林的n_estimators改为20节约训练时间
- 可解释性不同。
代码：
https://bigquant.com/codesharev3/540e5605-7da4-4c3c-91f4-f8061c297938
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