摘要
量化选股作为一种基于数据的投资策略，近年来在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
传统的量化选股方法依赖于线性模型和统计指标，难以捕捉市场复杂多变的特征。
而机器学习算法凭借其强大的非线性拟合能力和数据挖掘能力，为量化选股研究提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了量化选股和机器学习的基本概念，并回顾了机器学习算法在量化选股领域的应用历史。
随后，文章重点梳理了近年来国内外学者在基于机器学习的量化选股研究方面的成果，包括常用的机器学习算法、数据特征工程方法、模型构建和评估方法等。
此外，本文还分析了现有研究的优势和局限性，并展望了未来研究方向。
关键词：量化选股；机器学习；数据挖掘；特征工程；投资策略
#1.1量化选股
量化选股是指利用数量化的方法构建选股模型，并基于模型给出的信号进行股票投资的一种投资策略。
其核心思想是通过对历史数据的统计分析，寻找能够预测未来股票收益率的因子，并构建投资组合以获得超额收益。
#1.2机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，其目标是使计算机能够从数据中学习并改进性能，而无需进行显式编程。
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