gcForest 算法:gcForest(multi-Grained Cascade Forest)算法是2017年周志华教授提出来的一种基于树的深度模型,旨在作为深度神经网络的一种可供选择的替换。由于超参数更好的鲁棒性,小样本上更好的稳定性,因此该模型相对于神经网络可能在金融数据上有更好的表现。    gcForest 的回测表现:将《机器学习与量化投资:避不开的那些事    (1)》中的神经网络替换成为gcForest,按月收益回撤比可达15.959。    gcForest 的参数敏感性:该模型的各个参数的敏感性都非常低。    风险提示:    根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。

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