这篇研报探讨了如何构建稳定可用的神经网络选股模型。研究发现，网络结构不宜过深两层隐藏层（32→16）即可有效捕捉非线性；学习率、dropout、batch size是最敏感的超参，需精细调优以防过拟合。由于金融数据低信噪比、权重初始化导致输出高度不稳定，为此提出集成5–10个相同结构但不同初始权重的网络，显著提高预测一致性并获得稳健的多空组合表现。
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