人工智能选股：机器学习在投资领域的应用与经典算法解析

本篇文章属于华泰证券的金工研究深度报告系列，专注于"人工智能选股框架及经典算法简介"。报告强调了人工智能和机器学习在量化投资中的应用，指出这些技术并非神秘莫测，而是以数理模型为核心，结合控制论、认知心理学等多学科研究成果，模拟人类的认知过程，包括感知、推理、学习和决策。理解常用机器学习算法有助于消除对人工智能的误解，认识到它的优势与局限，以便在投资领域中更理性、高效地运用。 文章介绍了机器学习的对象，即客观存在的规律，无论是基础的数学原理如勾股定理，还是复杂的如指纹识别和语音识别，甚至超越人类理解的围棋策略，机器学习都在寻找这些规律并进行学习。机器学习的基本流程包括数据获取（通过数据库和网络爬虫获取）、特征提取（依赖于经验和探索，好的特征对结果至关重要）、数据转换（处理缺失值、标准化和降维）、模型训练、模型选择（如监督学习、非监督学习和强化学习的选择）以及模型预测。 监督学习是其中的关键部分，它利用已标注的数据来建立预测模型，例如线性回归、岭回归和Lasso回归等，这些方法在投资决策中广泛应用，能提供良好的学习效果。文章旨在帮助投资者理解并掌握这些技术，以便在实际的股票市场中运用人工智能进行更精准的分析和策略制定。 在整个过程中，华泰证券的研究人员提醒读者关注报告尾部的重要声明以及股票和行业的评级标准，确保投资决策的科学性和合规性。这系列报告作为华泰人工智能研究的一部分，为量化投资者提供了一个深入理解和实践人工智能在金融领域的桥梁。