摘要：重大好消息！经过半个月的熬夜加班，今天终于完成了概念匹配度V47版本的重大升级，这个版本意义重大，不仅增加了新的板块，并且通过新的算法，更加贴近实战。我们一共800多个概念，请问有那个软件的概念，有我们的丰富。 下一步的计划，就是用我们这个最新的板块数据，去计

重大好消息！经过半个月的熬夜加班，今天终于完成了概念匹配度V47版本的重大升级，这个版本意义重大，不仅增加了新的板块，并且通过新的算法，更加贴近实战。我们一共800多个概念，请问有那个软件的概念，有我们的丰富。 下一步的计划，就是用我们这个最新的板块数据，去计算板块RPS，更快、更准、更好的去发现潜力板块。这个版本，我们已经上传到了秘密基地。

今天我随便选几个板块，来贴一下截图，我们是选择板块中最核心的8个股票。

先来看看宠物经济吧

再来看看PCB概念

再来看看共封装光学（CPO）概念概念

再来看看节能电机概念：

经常看我文章的朋友，肯定都是知道，我们有一个最底层的数据，也是我们最核心的数据，就是板块匹配度数据。这是最核心的。我先给大家看一个数据，通达信的概念板块数据一共268个。而且把含H股、含B股这样的概念板块，也混在一起。大家可以想想，这种把各种分类方式混在一起，这种分类的精准度如何？

那么同花顺有多少种概念分类，我告诉你是397种，同样这种分类方式里也同样存在各种分类方式混杂的问题。

那经过升级后的，我们的概念板块有多少个呢？867个。我们在上一个版本的基础上，增加到了867个，而且我们的分类方式，不是静态的，而是根据市场热点、市场实实在在被认可过的实战板块。所以，我们的数据，突出一个实战价值。

为什么说这次是重大升级呢？如果只是数量上的增加，那肯定不能算是重大升级。这次我们每个概念板块选出8-10个最核心的个股中，我们首次引入了随机森林（Random Forest）的集成学习算法，通过结合多个决策树的预测结果来提升分类精度和泛化能力。

引入这个算法，主要是为了解决过拟合的问题，我们以前实战中，会发现一个问题，根据历史数据，某一个股票，在历史上确实是这个概念最核心的股票，只有这个概念一启动，那这个股票就是急先锋，妥妥的根红苗正，但是这里面就存在一个问题，这个相关性，是不是一成不变的呢？随着市场的不断变化，他会不会由原来的强相关，慢慢弱化为弱相关呢？如果过度拟合，是不是就会出现刻舟求剑的僵化思维呢？

我们这个重大版本升级，就是为了解决这个问题， 减少过拟合，提高泛化能力核心机制：随机森林通过构建多棵决策树（“森林”），并对结果进行投票或平均，有效降低了单棵决策树因过拟合训练数据而导致的分类偏差。Bagging（自助采样）：每棵树基于不同的训练子集（有放回抽样）构建，减少了模型对训练数据噪声的敏感性，从而提升稳定性。随机特征选择：每棵树在节点分裂时仅使用随机子集的特征，增加了树之间的多样性，避免所有树对某些噪声特征过度敏感。

以上是本次升级的说明，这个升级需要花费15天左右的时间，工作量巨大。

来源：初云大数据量化