安信证券-机器学习与量化投资：前沿研究之深度森林（gcForest）-180705

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        ■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。
        ■风险提示：
        根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。