量化专题 · CTA拥抱机器学习-boosting模型的运用

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本报告观点和信息仅供符合证监会适当性管理规定的期货交易者参考。因本平台暂时无法设置访问限制，若您并非符合规定的交易者，为控制交易风险，请勿点击查看或使用本报告任何信息。对由此给您造成的不便表示诚挚歉意，感谢您的理解与配合！ 本文作者 | 童力  中信建投期货金融工程量化分析师 本报告完成时间 | 2024年6月28日 摘 要 在上一篇研报“CTA拥抱机器学习-预测式信号初探”中，我们将机器学习预测型策略开发流程分为了数据预处理、特征工程、拟合工程 三大板块，并对各个子流程进行了初步的尝试，这篇研报我们在拟合工程中尝试应用boosting模型，以期能够提高策略绩效； Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合，能够很好地兼顾模型的偏差和方差，在这篇报告中，我们将之前的单个决策树模型替换为XGBOOST，测试该模型的 ………………………………