上半年的工作主要围绕以下几点开展：

　　1、 机器学习实践

　　主要探寻探索了几个新近开源主要的机器学习模型在量化选股策略上面应用的效果，采用有监督学习的分类器来训练模型对信号的响应辨别股票在信号出现后短线中线的走势情况，涉及的主流分类器有线性分类器，支持向量机，K近邻分类，决策树等。分析下来，基于决策树的集成学习模型相对效果较好可以用来筛选因子的优劣。实践中主要采用目前新的流行的机器学习框架sk-learn, 以及交叉验证，网格搜索等方法来验证模型，进行特征筛选。实践结果抓住了以往忽略的一个因子改进了因子的权重，并在回测求证中得到了很好较好的效果，该提权后因子的加入修正使的得回测结果比之前有了大幅提高。这个结果充分说明了机器学习最前沿的机器学习方案在量化策略选股特别是因子筛选方面有着广泛而强有力的应用价值。

　　2、项目管理优化

　　在集成投资平台这个项目开发迭代过程中，上半年主要引入了业界极为流行的敏捷开发模式SCRUM。主要的宗旨是以较短的迭代来快速的地响应需求以及让程序员在开发过程中进行良好的自我管理。提升了平台的鲁棒性，长期来看减轻了的平台管理的负担。

　　3、代码的修炼

　　集成投资平台已有将近上百万行的代码量，需要经常进行代码优化重构工作。这次主要对有些代码，采用设计模式进行重新的设计。比如，对于接口文件统一采用Façade模式，计算收益的方法采用工厂模式，逻辑业务多采用策略模式等等。代码易读性和可扩展性进一步得到提高。这项工作必须持之以恒，日复一日的地进行下去，才能有效果，优化没有终点。

　　4、政策的学习

　　上半年主要学习了十九大精神和习近平治国理政思想，重点了解坚定不移贯彻新发展理念和适应把握引领经济发展新常态等篇幅。体会政策上面始终强调创新发展是发展的主要动力，新发展理念把实施创新驱动发展战略放在第一位，加之国际环境迫使经济发展向更高层次迈进，所以高科技行业应该在下一个股市行情中会有很好的前景。

　　综上，不断更新知识储备，持续了解行业动态，并且能把优秀的技术成果或者思想体系镶嵌在工作项目之中，相信一定能结出丰硕的果实，带来更多的收货获。