人工智能在量化投 资 的 应 用方 面 非 线 性关系 特征 识别 组 合 优 化 /风险 分析 隐 含 变 量 /内部 结 构 Alpha获 取 仓 位管理 套期保 值 评级 （ Rating） 交易 执 行 非 结 构化数据 资 料来 源： Marcos Lpez de Prado， 量 化投 资 与机器学 习 公众号，中信 证 券研究部 。 人工智能 /机器 学 习 是一 种 工 具， 工 具 可以 拓 展 、 更 好 的 实 施 我 们 的 投 资 理 念 。 1 资 料来源：中信 证 券研究 部 机器学 习 算法 导 图 机器学 习 算法 导 图 2 3 非 线 性 模 型 ： = + + 其中， 线 性 部分： = +； 残差 项 的 非 线 性 结 构： = X + ； ()为 基 于 线 性 因 子暴 露 X的非 线 性 函数 对 于收 益 率 的 残 差 ，分 别 使 用 random forest， boosted tree， neural network， 以 及 对 几 种 集 成 学 习 模型 的 集 成 方 法 分 别 建模 。 资 料来 源： Bonne,
