策略逻辑
　　本策略采用机器学习中的支持向量机模型对沪深300指数进行择时。策略最终采用换手率、ADTM、ATR、CCI、MACD、MTM、ROC、SOBV、STD26、STD5、两融交易额占A股成交额（%）、上一交易周收益率12个指标作为特征向量，用训练集数据训练模型，并对未来市场趋势进行预判。
　　策略自2020年以来表现
　　采用支持向量机对沪深300指数进行周度择时，策略在2020-01-02至2023-04-14的表现如下：
　　沪深300指数：期末净值为1.02，累计收益为1.74%，最大回撤为39.02%；
　　单向做多策略：期末净值为1.24，策略累计收益23.96%，超额收益率为22.22%，最大回撤为21.47%；
　　双向多空策略：期末净值为1.51，策略累计收益50.99%，超额收益率为49.25%，最大回撤25.24%。
　　策略自2022年以来模拟实盘交易表现
　　策略自2022年以来（2022-01-04至2023-04-14）单向做多策略期末净值为0.82，双向多空策略期末净值为0.79，沪深300指数期末净值为0.84，单向做多和双向多空策略相对300ETF的超额收益率分别为-2.30%和-4.40%。
　　策略择时预测
　　模型对本周（2023-04-17至2022-04-21）进行择时，结果显示为买入，即单向做多策略买入指数，双向多空策略买入指数。
　　市场概览及投资建议
　　上周沪深300指数下跌0.76%，但市场成交量和换手率上升，根据支持向量机模型计算结果显示策略建议买入指数。
　　风险提示
　　金融工程研究报告的观点基于历史数据与量化模型，存在市场环境变动和量化模型失效的风险