- 博客(71)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 《LightGBM: 一种高效的梯度提升决策树算法》论文（A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree）
lightGBM原始论文解读，看看作者当时做这个工具的出发点。
2025-10-16 10:30:16
1088
原创 《Qlib: 人工智能导向的量化投资平台》论文(An AI-oriented Quantitative Investment Platform)
Qlib发表的官方论文。
2025-10-14 14:00:00
1407
原创 AI量化 - DeepLOB:用于限价订单簿的深度卷积神经网络Deep convolutional neural networks for limit order books
AI量化，cnn+lstm训练订单簿，可用于高频交易。
2025-10-11 16:10:51
616
原创 ML4T - 第8章第1节 蒙特卡洛估计夏普率 Monte Carlo Estimation of Sharpe Ratio
用蒙特卡洛方法进行估计解析值。
2025-10-06 10:24:56
626
原创 ML4T - 第8章第0节 数据准备Data prep
这个脚本的作用：（准备阶段）脚本把“Lasso 预测值”与“Quandl 调整后行情”按最佳超参、统一日期-股票对齐，生成可直接用于策略回测的完整数据表08_。
2025-10-03 15:54:34
922
原创 ML4T - 第7章第8节 利用LR预测股票价格走势Predicting stock price moves with Logistic Regression
利用LR(线性回归)预测股票价格走势。
2025-10-03 15:54:11
1338
原创 ML4T - 第7章第7节 逻辑回归拟合宏观数据Logistic Regression with Macro Data
利用OLS来拟合宏观数据。
2025-10-01 12:03:25
881
原创 ML4T - 第7章第6节 使用Alphalens进行分析 Alphalens Analysis
使用Alphalens进行分析，看看因子到底是否有效。
2025-10-01 12:03:01
1143
原创 ML4T - 第7章第5节 用线性回归预测股票回报Prediction stock returns with linear regression
介绍Linear Regression、Ridge Regression、Lasso Regression模型的实战
2025-09-30 17:44:06
803
原创 ML4T - Quandl Wiki数据下载和处理(Quandl Wiki Prices)
名称来源：由 Quandl（现属于 Nasdaq Data Link）提供，最初是基于美国股票市场的日度行情数据。内容：覆盖了约 3000 多家美国上市公司股票的每日价格和成交量信息。数据频率：日度（Daily）。时间跨度：从1962 年开始，一直更新到2018 年 3 月 27 日（此日期之后不再更新）。注意：这个数据集已经停止更新，Quandl 在 2018 年正式下架了 Wiki 数据。现在只能用作历史研究。
2025-09-25 17:31:13
899
原创 ML4T - 第7章第3节 数据准备(preparing the model data)
machine learning for trading 第7章第3节。
2025-09-25 17:30:20
363
原创 ML4T - 第7章第2节 B - Fama–MacBeth经典两步法(Fama–MacBeth classic two-step method)
对这些λk,t 在 t 上做时间平均（或加权平均）得到最终估计的因子风险溢价注意点：1.我们需要固定时间t，因为是考虑时间截面2.自变量是五个3.有多少个行业，就有多少个样本。
2025-09-24 12:24:15
899
原创 ML4T - 第7章第2节 A - 五因子 Fama-French 模型 (Five Fama-French factors)
最初，Fama 和 French 在 1993 年提出了三因子模型（市场因子 + 规模因子 SMB + 账面市值因子 HML），用来改进 CAPM 对资产收益的解释能力。后来，越来越多实证研究发现，公司盈利能力（profitability）和投资策略（investment）这两个维度也能帮助解释股票收益的横截面差异。与。
2025-09-24 10:54:22
1082
原创 ML4T - 第7章第1节 C - 随机梯度下降回归 Stochastic Gradient Descent Regression (SGDRegressor)
还是LR，但用的是随机梯度下降回归。
2025-09-19 15:24:39
400
原创 redis远端发送、本地回传
主要的原因是，如果本地执行的是比较慢的操作，比如模拟人进行点击、下单等操作，这样用接口请求的方式就会出现阻塞住，因为很久没有返回消息，而新的请求又开始了。但我们还有一种场景：就是远端发送请求，本地执行，执行完后将一些消息回传给远端，这样远端能保证对方已经成功执行了。有人可能会想，那为什么我不直接用fastapi进行请求呢？还能立马收到对方返回的结果，简单方便。我们可以从远端截图看到，确实是10秒后收到了消息回复，前面我们已经学会了如何安装redis、消息发送接收，然后我们在执行任务后，调用这个函数。
2025-09-06 09:03:44
478
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人