上一章介绍了一些基本的预测因子，这一章介绍如何用这些因子构造模型。常用的预测模型包括线性回归、决策树、神经网络、深度学习等。由于金融数据的高噪音特性，这类预测模型的主要问题是过度拟合而不是欠拟合，因此，这里主要讨论普通的线性回归模型。
