Kami mempelajari karakteristik perusahaan mana yang mendorong nilai ekonomi portofolio pembelajaran mesin. Ada tiga hasil yang menonjol. Pertama, kepentingan variabel dalam sampel terlalu berlebihan dan memberikan sedikit panduan yang dapat diandalkan, sehingga menyoroti perlunya evaluasi di luar sampel dengan menggunakan kriteria ekonomi. Kedua, model konvensional didominasi oleh microcaps, yang meningkatkan imbal hasil dan mengkonsentrasikan keuntungan pada saham-saham yang mahal untuk diperdagangkan; mengecualikan microcaps sangat penting untuk inferensi yang bermakna. Ketiga, beberapa prediktor mempunyai kepentingan negatif dan secara konsisten menurunkan kinerja; menghapusnya akan meningkatkan keuntungan yang disesuaikan dengan risiko dan memperjelas karakteristik mana yang penting. Temuan ini menunjukkan bahwa hanya dengan adanya pembatasan ekonomi, pembelajaran mesin dapat memberikan wawasan harga aset yang kuat.
