作为第一批models，我们现在用的是机器学习（machine learning)。机器学习主要叶片，深度，以及剔除suppressing variables 和 misleading variables，应该就可以了。

以前在Citi用过深度学习（deep learning) 效果还是不错的。不过我们的能力非常有限，除了capacity 和 有效性问题，用Out-Of-Time Validatons 外，没有考虑太多其他的因素。当然我们用的是非常成熟的机器算法。当然grid-search 通常太费时。不过我们不追求完美，只要有一定的Bussiness Impacts 就行。比如一个新model 有500万以上特别是一千万以上就可以了。

在现在的公司，对我个人而言可能要一年以后才进行深度学习。现在用机器学习将Portfolio各个产品和聚道完成机器学习的models built up 就可以了。当然可能会用深度学习发现关键的信号。这个一开始肯定由我的同事来探索了。现在我们组已经发展得很大了。那时，我是第二个。现在已经是第七个了。在Citi我那个大的部门，我是第一个，到我离开时，也只有5个人。

锟斤拷锟洁辑时锟斤拷: 2022-08-31 14:16:08