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　　摘要：

　　本报告是在此前的相关研究报告：《技术因子的智能择股研究》形成的技术因子机器学习研究框架基础上，进一步进行的深入研究。在本次研究中，我们采用改进样本的特征值和预测目标值，对样本数据进行合理的划分等手段，有效地改善了机器学习模型的预测准确率，降低了模型的训练时间。在此基础上，可进一步形成滚动进行模型训练、预测、跟踪的迭代框架。

　　针对模型的变化，我们在单纯的智能技术因子选股的基础上，增加了依据模型的预测值的止盈条件。根据回归测试结果，止盈条件使模型预测值的信息得到了进一步的充分利用，大幅降低了组合的最大回撤；在部分条件下甚至还能进一步扩大策略的年化收益率。

（文章来源：东海证券）

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