机器学习到底在量化金融里的哪些方面有应用？

最新推荐文章于 2025-02-27 08:57:00 发布
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机器学习在股票预测中的应用受到挑战，因股票return的特性不符合算法假设。近年来研究转向limit order book数据，利用增强学习框架。还有研究者针对股票的mean reversion性质设计在线学习算法。此外，机器学习在策略权重分配、暗池交易等问题中也有应用。深度学习可能在统计套利方面发挥作用，通过非线性投影寻找潜在关联。

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      如果大家去搜索早期的神经网络、SVM的相关论文，会发现不少是做股票预测的。原因很简单，因为似乎我们可以天然地把股票投资的问题看成一个分类问题或者回归问题。回归的角度，我们可以根据之前的历史数据，预测下一个时间点的股价；分类的角度，我们可以根据历史数据，预测下一个时间点股价的正负。看起机器学习的方法可以完美适用了。不过这个结论显然是有待推敲的，因为如果真的完美适用，那么机器学习的大牛们怕是已经赚发了。

      那么，问题在哪里？个人的观点，大家没有太多关注机器学习算法能够w

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机器学习在量化价值投资领域的创新应用模式
AI天才研究院
04-26 721
随着全球金融市场复杂度提升，传统量化价值投资依赖的线性模型（如Fama-French三因子模型）在处理非线性关系、非结构化数据时逐渐显现局限性。本文聚焦机器学习如何突破传统框架，通过算法创新重构价值投资的核心环节——包括基本面分析、因子挖掘、风险建模和组合优化。覆盖从数据预处理到模型部署的全流程，重点解析监督学习、无监督学习、深度学习在金融场景的适配性。
量化金融中的机器学习是什么? 定义、类型和示例
WCCchangchun的博客
04-02 1200
机器学习是什么 机器学习是更广泛的人工智能领域的一个分支，它利用统计模型来进行预测。它通常被描述为预测建模或预测分析的一种形式，传统上，它被定义为计算机在没有明确编程的情况下学习的能力。
pb系统的twap交易指令_量化交易系统开发技术案例丨量化交易开发源码平台
weixin_39600885的博客
12-29 1267
在投资活动中采用程序化交易和算法交易，由计算机交易系统进行投资决策和完成交易过程，可以按照既定规则来进行大规模复杂计算、分析、生成指令及持仓，而且不会像人那样犯有限理性造成的错误，甚至犯了错误不愿意纠正。同时，借助计算机的功能，还能及时捕捉大范围内的投资机会。一个完整的交易系统应该包含成功交易所需的每项决策：1.市场-买卖什么首要的决策是买卖什么品种，或者在哪个市场进行交易。交易系统需要在尽可能大...
模型量化：量化交易与区块链技术在金融领域中的应用研究
AI天才研究院
07-06 2753
作者：禅与计算机程序设计艺术 模型量化：量化交易与区块链技术在金融领域中的应用研究 引言 1.1. 背景介绍 量化交易作为金融领域中的一个重要分支，近年来得到了越来越多从业者的关注。伴随着大数据、云计算等技术的发展
机器学习在量化投资中的应用
weixin_42683052的博客
06-02 2656
原文：http://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP201811071238834613_1.pdf （一）监督学习：对未来事件预测 1、回归——预测连续型目标变量 （1）、OLS 回归 OLS 回归的目标是：求误差的最小平方和。对于线性回归模型， 最小二乘法有解析解： 对于非线性回归而言，最小二乘没有解析解，只有迭代解。常用的迭代法有：梯度下降法（可用于线性和非线性模型），高斯-牛顿法（适用于非线性模型），Levenberg-Marquardt 法（结合了梯度下降法和高斯-牛顿法，
将机器学习应用于金融投资中 | Qlib从入门到精通 #6
weixin_38175458的博客
10-25 923
今天开始整合机器学习训练至主界面中。 机器学习应用到金融量化的核心框架 一个量化策略，无论是传统的技术分析，还是机器学习策略，无外乎几个部分： 一、数据准备，一般是整理成pandas的dataframe，包含基础的OHLCV等数据。 二、计算衍生指标，比如技术指标、或者worldquant101这样的alpha因子，一切皆因子，即机器学习模型里的特征，机器学习模型还需要打label，即预测未来某段时间的收益率。 三、传统策略就是设定规定，比如“均线金叉”，或者“收盘价突破了布林带上轨”
机器学习在量化金融中的趋势和应用-研究论文
06-09
机器学习的最新进展正在许多行业中找到商业应用，尤其是金融行业。 本文重点介绍金融的核心功能之一——投资流程中的应用。 这包括回报预测、风险建模和投资组合构建。 该研究通过对近期文献的广泛回顾来评估当前的...
机器学习在金融风险管理中的应用探析.pdf
09-24
机器学习在金融风险管理中的应用探析 机器学习是人工智能的核心，通过自动化技术在金融风险管理领域的应用，提高了数据挖掘和数据分析能力，有效地减少了人工处理的时间成本，提升了金融机构风险管理的效率。然而，...
机器学习（非传统统计方法如回归）到底在量化金融里哪些方面有应用？
四纪启悟 · 数据科学
03-09 1353
机器学习和统计很难隔离，这里排除传统统计方法是想知道现代机器学习方法在量化金融的应用，如有困难请忽略此要求。 Weicong Liu答： 尝试回答一下这个问题，也算是对自己阅读的一些论文的总结，顺带谈下一点自己的思考。前一阵子被吐槽说中英夹杂，也不是为了装逼，因为其实翻译过来，意思反而有了偏差。 如果你去搜索早期的神经网络、SVM的相关论文，会发现不少是做股票预测的。原因很简单，因为似乎我们
简述python在量化金融中应用_Python金融与量化投资分析应用
weixin_39908588的博客
11-26 179
{getUnitName}{getLessonName}敬请期待免费{getTaskName}剩余观看时长：{watchLimitRemaining}回放{activityStartTimeStr}正在直播中直播结束{activityLength}免费{getTaskName}敬请期待{"id": "413","isDefault": "1","learnMode": "freeMode","is...
深度学习在量化投资中的应用
01-04
深度学习在量化投资中的应用，介绍了深度学习在投资的案例
gdax-orderbook-ml：将机器学习应用于Coinbase（GDAX）订单簿
02-01
gdax-orderbook-ml：将机器学习应用于Coinbase（GDAX）订单簿
orderbook-dynamics, 利用支持向量机建模高频限序书动力学.zip
09-18
orderbook-dynamics, 利用支持向量机建模高频限序书动力学 基于支持向量机的模型高频限序书动态基于论文模型的高频极限订购书动态支持向量机。博客文章的源代码：利用大数据和机器学习股票价格预测。测试默认情况下，在本地模式下使用Spark运行测试 sbt test
爬虫 自动化 数据分析 金融量化 机器学习 AI学习路线图.pdf
11-07
学习路线，本人也是从网络上下载的，感觉挺好的，希望可以帮助迷茫的人，python还是很好玩的语言，努力有会有收获，加油，大家一起
数据分析：复杂业务场景下，量化评估流程
cnmeimei的博客
06-26 959
本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、量化思维 在编程体系中有很多复杂的业务是很难理解的，但是又需要做一个量化分析，给业务人员或者运营，或者用户一个参考标准，例如常见指数，芝麻分数，店铺等级，这类业务评定标准非常复杂，因为影响结果的因素很多。 在多个维度的业务考量模型中，有一个核心概念叫做权重，指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常情况下每个维度的权重在0.
金融量化交易场景下数据库如何改造？同花顺、弘源泰平真实案例分享
涛思数据
10-12 1500
⬆️ 点击图片，与专业的解决方案架构师聊一聊在金融量化交易场景中，每天都会产生大量的交易记录和交易信息需要存储，同时对数据也有较高要求的查询需求，整体需求概括起来就是历史数据的存储、实时数据的接收以及数据的监控和分析。对于这类有典型时序特征的数据，很多企业在业务初期选择了团队熟悉的 HBase、MySQL、MongoDB 等数据库。但是随着业务的快速发展，这些数据库已经无法满足大体量数据的写入、存...
量化交易中的机器学习模型有哪些应用？
最新发布
云策量化的博客
02-27 363
在金融市场的海洋中，量化交易就像是一艘搭载着高科技装备的船只，而机器学习模型则是这艘船上最强大的引擎之一。它们帮助交易者在波涛汹涌的市场中寻找机会，预测趋势，优化策略。本文将带你一探量化交易中机器学习模型的神秘面纱，看看它们是如何大显身手的。
量化交易中怎么使用机器学习和大模型
Coder加油站的专栏
03-20 1885
机器学习和大模型为量化交易注入了更多数据驱动的智能,可以极大提升交易策略的稳健性和效率。预测建模:利用机器学习算法如深度学习、强化学习等,基于历史数据建立预测模型,预测未来资产价格走势、波动率等,为交易决策提供支持。高频交易:在高频领域,机器学习可用于订单执行优化、做市策略等,提升交易执行效率。情绪分析:用NLP模型分析新闻、社交媒体等文本数据,捕捉市场情绪变化,为量化交易提供另一维度的信号。异常检测:利用无监督学习等方法实时检测交易数据中的异常点,防范金融欺诈、算法失控等风险。
深入浅出Python量化交易实战--第3章-机器学习在交易中的简单应用（上）
zhh_920509的博客
03-24 1374
在第2章中，我们和小瓦一起用简单的回测来对交易策略进行了 评估，并且学习了两种基于市场动量的经典交易策略。现在小瓦提出 一个新的问题：如果我们掌握了足够多的数据，不就可以用机器学习 技术来预测股价的涨跌和涨幅了吗？事实上，这是一个非常好的主 意。机器学习技术就是使用样本数据训练模型，并且让模型对新样本 做出预测的技术。本章我们就和小瓦一起来探索一下机器学习在交易 中的基本应用。本章的主要内容如下。
Python机器学习在基本面量化投资中的应用研究
资源摘要信息:"本压缩包资源主要围绕基于Python语言实现的机器学习在基本面量化投资领域的应用研究项目。资源包含源码和数据集，旨在通过机器学习算法对量化投资的基本面数据进行分析和建模，以期达到较好的投资回报...
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