安信证券-金融工程主题报告：机器学习与量化投资，避不开的那些事（2）-180309

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        ■从IC、IR  到另类线性归因
        基于IC、IR  的单因子分析是传统多因子分析的基石。但是IC、IR分析出却不能考虑到多因子模型中因子与因子之间的相互影响。因此我们以之前报告介绍的标准神经网络回归为例，用另类线性归因对因子进行了分析。
        ■从线性归因到非线性归因
        所有线性归因都是基于因子单调性（线性）的强假设。但是在机器学习的非线性世界中，这个强假设不复存在。非线性的机器学习算法需要非线性的归因方式。
        ■从相关性到因果性
        所有的传统归因方式都是基于相关性的而非因果性。因果分析也是机器学习未来的一个重点。我们以TMLE  为例介绍机器学习下的因果性分析。
        ■风险提示：
        机器学习量化策略的归因是基于历史数据的归因，存在失效的可能。