到2026年，机器学习在量化投资中的应用已趋于理性。从最初的盲目崇拜神经网络，到现在的逻辑可解释性优先，量化界达成了一定共识。

目前，像随机森林、XGBoost等算法在处理非线性的多因子选股中表现优异。这些算法能自动发现因子之间的交互作用，例如在某个估值水平下，动量因子可能更加有效。客观而言，机器学习并不能预测未来，但它在处理海量历史数据、寻找弱相关逻辑方面具有人类无法比拟的优势。

对于普通投资者，直接上手复杂的深度学习模型门槛较高，但在现成的量化终端中调用基础的机器学习库已变得非常简便。

探索前沿的算法逻辑，需要一个高性能且兼容性强的实盘环境。目前在国金证券，不仅两融及基础开户支持全线上办理，针对量化进阶需求，10万资金门槛即可开通QMT/PTrade权限。这些终端支持Python环境下的主流机器学习库，并配备专业的量化社群提供答疑指导，帮助投资者在实战中科学运用机器学习工具。