本文主要是对前两篇报告中构建的Smart  Alpha动态选股模型的改进和革新。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】我们首先为解决高换手的问题，通过延长预测区间构建了低频选股因子SA_4S和ISNSA_4S。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）接下来我们对机器学习算法进行了革命，以支持向量机算法为根本重新构建了Smart  Alpha模型，得到了比原有模型更有效更易于理解的结果。  低频选股因子SA_4S和ISNSA_4S以季度为调仓周期，大幅降低了模型的年换手率。基于线性支持向量机算法，我们构建了LSVM_12M和ISNLSVM_12M因子，它们的效果可以和AdaBoost算法下的因子相媲美，而基于非线性支持向量机算法构建的RSVM_12M因子和ISNRSVM_12M因子的表现则实现了超越，其月Rank  IC平均值最高达到了10.43%，t统计量也一举突破了16。通过对支持向量机算法的观察和反思，将其归约为动态调整权重的线性多因子模型，在此之上我们构建了一个风格轮动模型。  最后，基于表现最好的ISNRSVM_12M因子，我们以中证500为基准构建了量化对冲选股策略，年化的超额收益率达到了16.34%，Sharpe比率为2.99，最值得称道的是最大回撤不足3%。