进入2026年，机器学习已经从实验室走向了普通投资者的量化实盘。相比传统的线性模型，机器学习能够捕捉市场中更复杂的非线性关系。

目前应用较广的包括随机森林（Random Forest）用于特征选择，以及长短期记忆网络（LSTM）用于预测短期股价趋势。然而，机器学习也面临“过拟合”的风险，即策略在历史数据上表现完美，但由于过度贴合噪声，导致对未来市场的预测失效。

对于散户而言，不建议直接追求最复杂的深度学习模型，而应从简单的线性回归或逻辑回归入手，逐步理解模型背后的逻辑。

无论是应用何种前沿算法，能提供完善投后支持的平台往往能让投资者少走弯路。目前国金证券不仅支持10万资金门槛开通QMT/PTrade，方便投资者进行机器学习策略的本地部署与测试，更配备了专业的量化社群答疑服务。与此同时，国金证券的基础业务和两融业务也全面支持线上办理，全方位满足数字化投资需求。