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核心觀點(diǎn)：
　　支持向量機(jī)介紹
　　傳統(tǒng)多因子模型建立在嚴(yán)格的線性假設(shè)之上，它認(rèn)為資產(chǎn)收益與因子暴露之間存在線性關(guān)系，但復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)資本市場(chǎng)很難滿足這一假設(shè)。支持向量機(jī)能夠輕松地捕捉因子與收益之間復(fù)雜的非線性、交互式關(guān)系，特別擅長(zhǎng)處理高維特征空間且通常對(duì)樣本外數(shù)據(jù)具有更好的泛化能力。由于支持向量機(jī)的決策僅由支持向量決定，意味著模型會(huì)忽略大量遠(yuǎn)離邊界的樣本，而專注于區(qū)分最具有鑒別性的市場(chǎng)情形。
　　支持向量機(jī)（SVM）是于1995年被首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中。支持向量機(jī)（SVM）是一種強(qiáng)大的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸任務(wù)。其核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，能夠?qū)⒉煌悇e的樣本點(diǎn)分開，并且要確保這個(gè)超平面距離最近的樣本點(diǎn)（即支持向量）的間隔最大化。
　　支持向量機(jī)（SVM）的關(guān)鍵技術(shù)是核技巧。對(duì)于大多數(shù)實(shí)際問(wèn)題，數(shù)據(jù)在低維空間中是非線性可分的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，SVM引入了核技巧。核函數(shù)能夠隱式地將原始低維空間的數(shù)據(jù)映射到更高維的特征空間，使得數(shù)據(jù)在該高維空間中變得線性可分。它避免了顯式計(jì)算高維空間中的坐標(biāo)，而是直接在低維空間通過(guò)核函數(shù)計(jì)算高維空間中的點(diǎn)積，從而大大提高了計(jì)算效率。
　　支持向量機(jī)與隨機(jī)森林應(yīng)用對(duì)比
　　數(shù)據(jù)選取2020年1月1日至2025年8月31日的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集與測(cè)試集比例為8:2，選取REF核進(jìn)行測(cè)試。模型構(gòu)建中選取了包含估值因子、成長(zhǎng)因子、質(zhì)量因子、杠桿因子、市值因子、動(dòng)量因子等25個(gè)基本面和技術(shù)面因子。支持向量機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高，需事先進(jìn)行預(yù)處理，處理缺失值，消除完整性問(wèn)題，而后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。分別放入支持向量機(jī)和隨機(jī)森林中進(jìn)行訓(xùn)練。隨機(jī)森林在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)的學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，實(shí)際預(yù)測(cè)中的表現(xiàn)更好，而支持向量機(jī)的泛化能力相對(duì)更強(qiáng)。兩種算法都存在一定的改進(jìn)空間，但也都可為量化選股提供一定的預(yù)測(cè)能力，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)具體需求選擇合適的工具作為輔助。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，存在失效的風(fēng)險(xiǎn)，不構(gòu)成投資建議。第三方數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)。