1本报告版权属于安信证券股份有限公司。各项声明请参见报告尾页。■gcForest算法：gcForest（multi-GrainedCascadeForest）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。Table_Title2018年07月05日机器学习与量化投资：前沿研究之深度森林（gcForest）Table_BaseInfo金融工程主题报告证券研究报告杨勇分析师SAC执业证书编号：S1450518010002yangyong1@essence.com.cn周袤分析师SAC执业证书编号：S1450517120007zhoumao@essence.com.cnTable_Report相关报告首只MSCI中国A股国际通指数增强基金发行，7月维持权益类风险判断2018-07-02机器学习与CTA：数据挖掘与人类对世界的认识2018-07-01FOF和资产配臵周报：创业板ETF持续流入，FOF净值破12018-06-24机器学习与CTA：商品期货策略继续表现出色2018-06-24量化基金经理双周报：盈利和长期动量领先，市场重回核心资产2018-06-202金融工程主题报告本报告版权属于安信证券股份有限公司。各项声明请参见报告尾页。内容目录1.综述........................................................................................................................................42.算法简介.................................................................................................................................42.1.决策树（decisiontree）...............................................................................................42.2.随机森林（randomforest）..........................................................................................43.gcForest算法研究..................................................................................................................43.1.多粒度扫描（multigrainscanning）阶段.....................................................................43.2.级联森林（cascadeforeststr...
