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　　在简单的神经网络学习基础上，罗博做了进一步的开发和挖掘，看好复杂神经网络学习。“简单的神经网络学习主要是根据原始数据来提取个股的特征，用未来一段时间的预期收益率作为标签，进行有监督的学习。但原始数据可能存在较大的‘噪音’，很难训练出一个收敛的神经网络。因此，我们把长期规则和中短期信息相结合，在原有的因子特征基础上做提取，再放到有监督的神经网络做训练，这样调整后有助于量化模型迅速适应市场的变化。”罗博总结。