机器学习在量化选股中的应用不仅仅是特征拼接和模型训练，成功的关键在于标签构造、特征处理、训练协议、模型解释和上线监控等细节。机器学习应嵌入具体环节，帮助合成信号，而非替代传统模型。有效的标签构造和特征工程是提升模型表现的基础，需避免未来信息泄漏和过拟合。模型上线后需持续监控其表现和稳定性，以应对市场变化。