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证券研究报告|量化研究报告
[Table_Date]
2022年12月20日
[Table_Title]
机器学习策略的可解释性分析
[Table_Title2]
机器学习研究系列之五
评级及分析师信息
证券分析师:王祥宇
[Table_Author]
[Table_Summary]SACNO:S1120520080004
投资要点:
►机器学习类量化策略效果较好但无法直观理解
证券分析师:杨国平
在前期的报告中,我们构建了利用卷积神经网络进行自动化特SACNO:S1120520070002
征抽取并通过全连接层输出分类结果的非线性择时模型,并在
指数择时的场景下取得了良好的结果。但深度模型的预测过程
研究助理:周游
往往被人看作是一个黑箱(Blackbox),本文将通过构建机器学邮箱:zhouyou2@
习的可解释性框架从定量的角度解释机器学习策略的内在逻
辑。
►引入可解释性框架对机器学习策略进行可解释性分
析,深入理解策略收益来源
机器学习模型的可解释性一直是学术界研究的重要方向,但模
型的效果和可解释性却难以权衡。例如,深度学习模型往往效
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