超简单！一键部署《机器学习滚动训练》框架

机器学习策略在多因子量化框架中扮演着重要角色。传统的多因子策略通常采用信息比率（IC）加权或等权合成的方法。然而，随着技术的进步，越来越多的专业投资者开始倾向于使用大模型来进行因子的合成。机器学习模型的核心作用在于将多个因子生成的信号有效整合为最终的交易信号，因此被称为机器学习策略。 在传统的机器学习方法中，由于使用固定训练集的方式，模型容易出现过拟合现象。因此，目前主流的机器学习方法采用滚动训练法，这种方法能够动态更新训练集，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。这样的转变使得机器学习策略在多因子量化中更加高...【查看原文】