证券研究报告2024.10.15量化策略机器学习系列（3）：如何结合树模型与深度学习的优势郑文才分析员高思宇联系人周萧潇分析员SAC执证编号：S0080523110003SAC执证编号：S0080124070007SAC执证编号：S0080521010006SFCCERef：BTF578siyu.gao@cicc.com.cnSFCCERef：BRA090wencai3.zheng@cicc.com.cnxiaoxiao.zhou@cicc.com.cn聚合树模型和深度学习模型作为机器学习领域较为成熟稳定的模型类型来说在不同场景下各有其优势。本文尝试在选股任务中将两种模型的优势结合，构建兼顾稳定性、高收益与高信息增益的选股模型。我们发现双模型串行结构样本外表现较好，扣费滚动多头组合年化收益率44.1%，相对全市场等权基准超额36.9%。树模型VS深度学习模型尽管近些年深度学习在图像和文本领域取得了突出成果，但学术研究发现在...