决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。

分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

按照《量化投资策略：多因子到人工智能》资料中的步骤，搭建机器学习模型，选择DecisionTreeClassifier算法，构建包括特征和标签提取、特征预处理、样本内训练、交叉验证和样本外测试等步骤。最终在每个月底可以产生对全部个股下期上涨概率的预测值，然后根据正确率、AUC 等指标以及策略回测结果对模型进行评价。我们的模型设置为月频换仓，为了让模型及时学习到市场特征的变化并兼顾计算效率，我们采用了滚动回测方法，即从 2019年1月1开始，每月底重新构建一次模型，在下一月进行测试。我们还根据模型的预测结果构建了沪深300成份内选股和中证500成份内选股策略，通过年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标综合评价策略效果。

中证500指数增强收益110%，同期指数60%，超额50%，夏普比率1.18，最大回撤13%。

沪深300指数增强收益140%，同期指数50%，超额90%，夏普比率1.31，最大回撤15%。