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证券收益与风格因子之间不止存在线性关系。本文的研究表明，在因子与收益的线性关系之外，还有很强的待挖掘的非线性关系。
机器学习算法可以用于挖掘非线性关系。因子与收益之间的非线性关系可能是复杂函数，而用机器学习算法可以高效地对这种非线性关系进行建模、近似。 以线性回归的残差训练机器学习模型。线性模型是具有明显含义且相对容易理解的部分。我们保留线性模型的这一优势，用机器学习模型拟合线性回归的残差。
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