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据普华永道思略特报告指出，2018年创新1000强的研发强度（研发支出占总收入的比重）创历史新高，达到4.5%。快消行业首次超越软件与互联网行业，研发支出同比增长率排名第一，达到26.3%；软件与互联网行业的研发支出增长率排名第二，增长20.6%。

广义多因子选股框架若要适用不同二级市场品种，如债券、商品期货等，需要做较大的模型调整，因为不同品种的定价逻辑差异很大。即使同样是股票品种，相同的因子对于不同的行业而言往往效果也是南辕北辙。而技术分析选股适用不同品种时，需要做的调整相对少，原因是研究标的本质上都是资金情绪与资金行为。

ScotiaMocatta分析师认为，从技术角度看，费波纳奇阻力位位于1185.30美元，支撑位位于2017年1月低位1146.20美元。金价可能会进一步下跌。莫里森市场新闻通讯的编辑肯·莫里森表示，下周金价将进入反趋势反弹的理想基础。本周看涨情绪已跌至6%，为2016年12月以来的最低水平；相比之下，美元指数的情绪为96%，为同期最高水平；加上极端的创纪录的净空头持仓（会有空单继续获利回补，将给金价提供反弹动能），下周金价将反弹至1200-1210美元/盎司。

STEP2：行业因子暴露的收益贡献行业因子收益贡献上，对某私募资产管理产品B形成正向收益贡献的行业因子主要是汽车、电子、非银金融、计算机、银行等。其中，汽车、电子、非银金融的正向贡献最为显著，这是令人欣喜的，说明产品B在行业因子上的主要暴露也正是其行业因子收益贡献的主要来源。

增速下降原因何在存款增速降低，钱究竟去哪儿了？存款理财化是存款增速降低的原因之一。中国人民大学重阳金融研究院高级研究员董希淼认为，在金融强监管影响下，金融市场流动性波动加大，货币基金等产品拉大了与存款市场收益率的差距，分流了一部分居民存款。尽管近期理财产品收益有所下降，但仍广受投资者欢迎。

除了决策树之外，还有其他更加复杂的机器学习选股模型，比如深度学习多因子选股模型（神经网络模型）。该模型主要通过对大量历史数据（训练集）进行不断的自学习以寻找输入项与输出项之间存在的内在规律从而建立预测模型。模型的输入项即为各类因子，因子种类与规模因子、动量因子、估值因子等传统的选股因子无异，输入因子的数量限制较小，而输出项即为预测结果，例如未来股价的变动等。输入项与输出项之间不像传统的多因子模型主要依赖线性方程，而是在输入层与输出层之间存在构成网络的若干个起辅助作用的隐藏层，相邻两层的每个神经元之间都存在联系，对神经元之间关系构成的参数确认都是训练优化的过程。其中，隐藏层的数量和每层神经元数量等模型结构参数需要提前确定，一般会选定若干候选参数组合或范围，通过训练筛选出最佳模型结构。