报告出品：华泰证券报告摘要生成：司马阅
报告介绍了多任务学习在量化选股领域的应用。多任务学习是一种机器学习技术，可同时处理多个预测任务，且其学习机制符合人们的直观理解。
报告提供了多任务学习的基本概念、优势和损失加权方式，并测试了在未来10日和20天的收益率排序中，多任务学习相对于单任务学习所带来的优势，其优势在时序上较为稳定。
此外，文章还介绍了多任务学习在其他领域的应用，并提供了多个实例。笔者认为，多任务学习有望作为一种很强大的技术，可以应用于许多领域，以提高模型的泛化能力，避免过拟合等问题。
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