机器学习做量化策略的误区

最近看到好几个朋友给我发了一些基金产品，说是量化基金用svm机器学习做核心策略，刚刚正好看到一个某网站一个人真的用svm在做策略。正好给大家解析下这个不靠谱的地方

大家可以看下我附件里的截图，里面描述了他做这个策略的核心过程。我给大家快速介绍一下：

首先，他做的过程只是生硬的在他选择的时间段的价格数据里（即从2006到2015这段时间），试了支持向量机模型里的3个参数。让这3个参数，人为的最优化他模型的回测。我换了个时间段结果和他的模型试出来的完全不一样的结果。

第二他选择的特征值就5个，收盘价，最高价，最低价，换手率，价格变化率。这个非常荒谬，因为股票价格的主要影响因因素，大家可以去看看我以前录制的视频在 cmshuxueyuan的公众号里。主要有，价格量，基本面，市场情绪。这里面少说也有几百个变量。所以他选取的这5个因子基本白瞎，和撞概率没区别。

所以，如果有基金产品声称他在用机器学习做股票交易，那你得问的仔细一些。不是说不行，但是大多数的情况不怎么靠谱。