安信证券-机器学习与量化投资：避不开的那些事（1）-180223

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        ■从高频到低频
        机器学习在高频量化策略上应用更加容易
        ■从线性到非线性
        机器学习下的非线性比线性更能榨取数据的价值，但也更容易过度拟合，因此需要合理使用
        ■从单次分析到推进分析
        推进分析更加符合实盘状态下盘后更新模型的实际情况
        ■从分类到回归
        回归经常能优于简单的分成两类
        ■预测值相关
        好的预测值不一定带来好的交易信号
        ■策略回测结果  
        回测结果：夏普3.55，年化收益80.36%
        ■风险提示：
        机器学习量化策略的结果是对历史经验的总结，存在失效的可能。