机器学习与量化交易∙笔记（3）

最新推荐文章于 2025-04-03 16:23:00 发布
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#量化交易 #机器学习

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  • 机器学习通俗理解

    • kernel与相似度

      在机器学习中，kernel与相似度是混合着用的。

      大部分的核的本质，是计算两个输入的相似度。

  • 时间序列分析

    时间序列分析比较偏传统的计量经济学。

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机器学习中的深度学习与量化交易
AI天才研究院
07-11 765
作者：禅与计算机程序设计艺术 《机器学习中的深度学习与量化交易》技术博客文章 81.《机器学习中的深度学习与量化交易》 引言 深度学习与量化交易在机器学习领域中是两个热门的话题。深度学习是一种强大的机
《神经网络与深度学习》邱希鹏 学习笔记 (2)
第89号的博客
07-25 865
《神经网络与深度学习》邱希鹏 学习笔记（2）完成进度第二章 机器学习概述二级目录三级目录 完成进度 第一章 第二章 … 第二章 机器学习概述 第二、三章介绍机器学习的基础知识 机器学习 *(Machine Learning , ML)*通俗地讲，就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识/规律。 事实上，作为一门学科，机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法，即如何从观测数据/样本中寻找规律，并利用学习到的规律/模型对未知或无法观测的数据进行预测。 机器学习在早期的工程领域被称作模式
机器学习与量化交易项目班 [从零搭建自动交易系统]
meixilbj的博客
06-08 3591
Model/View（模型/视图）结构是Qt中用界面组件显示与编辑数据的一种结构，视图（View）是显示和编辑数据的界面组件，模型（Model）是视图与原始数据之间的接口。Model/View结构的典型应用是在数据库应用程序中，例如数据库中的一个数据表可以在一个QTableView组件中显示和编辑。本章介绍Model/View结构编程原理，介绍了QFileSystemModel、QStringLi...
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-4.5.机器学习策略
fengbuyu的博客
11-25 1702
机器学习策略是一种利用机器学习算法和模型来预测市场趋势、资产价格或生成交易信号的量化交易策略。相比传统的规则驱动型策略，机器学习策略具有更强的自适应性和预测能力，能够处理大量的市场数据并从中提取出有价值的信息。这些策略通常适用于复杂、非线性和非平稳的金融市场，是现代量化投资中的重要组成部分。
机器学习与量化交易∙笔记（1）
漫步量化
04-23 1261
Four Paradigms of Machine Learning Connetionism连接主义。 Symbolism符号主义。可解释性 Frequentists Bayesian Connetionism、Symbolism、Frequentists属同一类；Bayesian是单独的一类。 60年代各类人工智能模型都已经出现了，70年代热度降低，80年代神经网络较热，但是黑盒属性导...
机器学习与量化交易-第三课
12-04
机器学习与量化交易-第三课 课件
Python量化交易04——基于机器学习的交易策略
weixin_46277779的博客
12-26 7110
Python机器学习构建量化策略
机器学习与量化交易简单介绍
DAN_L的博客
07-06 1981
一、算法交易 利用自动化平台，执行预先设置的一系列规则完成交易行为。 二、量化交易的优势 （一）历史数据评估 （二）执行高效 （三）无主观情绪输入 （四）可度量评价 （五）交易频率 三、量化交易的劣势 （一）成本 （二）技巧 四、量化交易的流程 大前提：基于某种平台 （一）提出假设 （二）建立模型 （三）回测验证 （四）执行交易 五、交易策略的来源 （一）市场微观结构研究(for HFT mostly) （二）基金结构套利（fund structure arbitrage） （三）机器学习/人工智能 六、深
机器学习与量化交易∙笔记（2）
漫步量化
04-25 959
CAPM Model资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model ) Portfolio资产组合 abs(a%) + abs(d%) + abs(c%) = 100% 个股的CAPM model 在t时刻，某只股票的汇报 = 市场的回报 + 一个残差。 ri(t)=betai∗rm(t)+alphai(t) r_i(t) = beta_i * r_m(t) + ...
Datawhale 数学建模导论第七章学习笔记
weixin_75033552的博客
07-27 2814
综合评价是针对研究的对象,建立一个进行测评的指标体系,利用一定的方法或模型,对搜集的资料进行分析,对被评价的事物作出定量化的总体判断。从前面这些评价类模型的性质来看，评价类模型的核心指标体系权重计算评分规则。一个好的指标体系是计算权重和评分的基础。如果没有一个好的指标体系，我们就无法对问题做出客观全面准确的评价，也无法使用前面讲述的评价类模型。构建好的指标体系需要遵循以下几个步骤明确目标与目的：首先需要明确指标体系的目标和目的，以确保所选择的指标与所需评估的目标紧密相关。
机器学习与量化交易高清视频
12-03
包含机器学习与量化交易高清视频、代码、ppt资源，百度网盘链接分享
Cervical Glandular Cell Detection from Whole Slide Image with Out-Of-Distribution Data 笔记
LeviLizhi的博客
05-29 1032
=宫颈腺细胞(GC)==检测是计算机辅助诊断宫颈腺癌筛查的关键步骤。以鳞状细胞为主的宫颈涂片中GCs的准确识别具有挑战性。整个涂片广泛存在out - distribution (OOD)数据，导致机器学习系统用于GC检测的可靠性下降。out - distribution (OOD) 标签以外的样本尽管SOTA深度学习模型可以在预选感兴趣的区域优于病理学家，但在面对如此大像素的整张幻灯片图像时，仍无法解决高概率的大规模假阳性(FP)预测。
【机器学习】DeepSeek量化交易指南（一）
X_trainer的博客
03-13 2391
DeepSeek进行量化交易的详细指南
懂机器学习如何入门量化交易？
Blue92120的博客
06-10 927
1、 量化交易研究流程 量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够实时进行模拟交易。为实盘交易提供选择。我们的研究一般在回测平台当中做
机器学习与量化交易-1
weixin_30758821的博客
06-02 202
BP 计算力 大的图景 从数据中来：规则 不要时间旅行 事件驱动 转载于:https://www.cnblogs.com/h3953774/p/6918314.html...
Python实现股票涨跌预测——随机森林模型
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weixin_44436319的博客
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''' python3.7 -*- coding: UTF-8 -*- @Project -> File ：Code -> Stock @IDE ：PyCharm @Author ：YangShouWei @USER: 296714435 @Date ：2021/3/18 15:52:15 @LastEditor: ''' import tushare as ts # 引入股票基本数据相关库 import numpy as np import pandas as pd imp
机器学习在量化投资的应用
weixin_41908924的博客
05-12 2580
算法交易依赖于计算机程序执行算法来自动化交易策略的某些或所有元素。机器学习涉及从数据中学习规则或模式以实现目标，如最小化预测误差。本书的示例将说明如何使用机器学习算法从数据中提取信息，支持或自动化关键投资活动，包括观察市场、分析数据以形成对未来的预期并决定下单买入或卖出，以及管理由此产生的投资组合以产生相对于风险的有吸引力的回报。最终，积极投资管理的目标是产生Alpha，即超过用于评估的基准组合回报。
量化交易中的算法交易与机器学习
最新发布
云策量化的博客
04-03 1181
算法交易，顾名思义，是指使用计算机算法来执行交易指令的过程。与传统的人工交易相比，算法交易能够在短时间内处理大量数据，快速做出决策，并且减少人为情绪对交易的影响。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习，并做出预测或决策，而无需明确编程。在量化交易中，机器学习被用来识别市场模式，预测价格走势，优化交易策略。
机器学习与量化
jinwolixiang的专栏
10-18 572
以股票为例，在炒股过程中，重要的是选股，选择买点和头寸，选择卖点。在选股过程中，一般是使用自身经验，例如龙头战法，选择近期强势的股票买入；或者打板战法，选择最近的连板股票；或者价值投资，看公司的业绩和利润之类的基本面。在实际买入后，经常受情绪的影响，在上涨一点后就卖出，讲究落袋为安；但在亏损时，时常想着不卖就不算亏损，亏损时死拿，舍不得止损。就这样在情绪左右中起起伏伏，没有稳定的收益；赢时不知道为何，输也不知道为何。量化交易是使用计算机来自动化执行上述的选股，买卖点和头寸管理。
吴恩达机器学习课程源码与笔记解析
资源摘要信息:"吴恩达机器学习课后作业源码及笔记" 吴恩达（Andrew Ng）是机器学习和人工智能领域的著名学者和教育家，他在斯坦福大学授课期间的机器学习课程视频在网络上传播后，吸引了全球数百万的学习者。吴恩达...
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