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在集成机器学习中，我们结合专家的决策来得出比单个决策更好的决策。 组合这些决策的过程可以像多数投票或简单平均一样简单，也可以更复杂，涉及多个步骤。 在本文中，我们考虑将集成机器学习应用于根据多个专家的个人决策构建投资组合的问题。 我们将比较通过简单平均和新颖的多级决策算法构建的投资组合的性能。 这种新算法从单个投资组合中的股票子集构建投资组合。 与这些单独的投资组合和通过简单平均构建的投资组合相比，通过所提出的方法构建的投资组合可能会导致更高的年化回报和适度的波动性增加。 我们对新方法的可行性进行了广泛的数值比较。