集成学习算法赋能Alpha策略：提升投资绩效与风险控制的深度研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在金融市场复杂多变的环境中，投资策略的有效性和稳定性一直是投资者关注的核心问题。Alpha策略作为一种旨在获取超越市场平均回报的投资策略，近年来在量化投资领域中备受瞩目。其核心在于通过深入分析和挖掘市场中的各种信息，寻找被市场低估或高估的资产，从而构建投资组合，实现超越市场基准的收益。然而，金融市场的高度复杂性和不确定性，使得传统的Alpha策略面临诸多挑战，如市场风险、模型风险、数据噪声等。

集成学习算法作为机器学习领域的重要技术，通过将多个弱学习器进行组合，能够有效提高模型的泛化能力和