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量化投资与机器学习

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QIML Insight | 基于两阶段机器学习模型的因子择时方法

机器学习监督学习公众号模型数据

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。量化投资与机器学习公众号独家解读量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。

量化投资与机器学习微信公众号

2024-01-11

2510

2023全球对冲基金收益录：Citadel、Millennium、D.E.Shaw、AQR

量化微信公众号机器学习公众号管理

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

量化投资与机器学习微信公众号

2024-01-11

1770

GPT用得好 ≠ 量化投资做得好

机器学习 gpt 互联网量化数据

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 Campbell Harvey、王啸

量化投资与机器学习微信公众号

2023-12-05

2250

QuantMinds启示录

机器学习人工智能金融量化数据

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 Saeed Amen

量化投资与机器学习微信公众号

2023-11-23

1660

传统反转因子的改进

机器学习测试行业量化统计

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。来自：Reversing the Trend of Short-Term Reversal 作者：David Blitz、Bart van der Grient、Iman Honarvar

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2023-11-17

1710

Winton CIO：关于CTA策略的深入的探讨

机器学习量化配置事件数据

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

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2023-11-02

2680

模型越复杂越好？

机器学习变量开发模型数据

最近学术论文不是很多，但好文章还是有的。给大家带来三篇论文，从模型的复杂度选择到限价单执行的微观预测。

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2023-09-06

2810

量化投资在舆论中天生就是弱者

机器学习企业公众号行业量化

不要因为被冤枉就义愤填膺。资本市场出了一些事情，量化投资被拿来泼脏水和顶罪，这从根上就是常态。咱们笑人家写量化的文章却压根儿不懂量化，人家笑咱们写公众号却不懂舆论和传播。

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2023-09-05

1660

机器学习与因子模型实证：怎么进行模型训练？

机器学习模型排序数据异常

股票市场异常是指那些与传统金融理论不符合的现象，这些现象可能导致投资组合表现出色或者糟糕。机器学习技术可以帮助我们更好地理解这些异常，并提高投资组合的表现。

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2023-06-07

4100

淘金『因子日历』：因子筛选与机器学习

机器学习变量测试模型统计

1、因子筛选应与所用模型相匹配，若是线性因子模型，只需选用能评估因子与收益间线性关系的指标，如IC、Rank IC；若是机器学习类的非线性模型，最好选用能进一步评估非线性关系的指标，如 Chi-square 及 Carmer's V 等；

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2023-04-20

1.4K0

Transformer在量化投资中的应用

机器学习金融量化模型数据

深度学习的发展为我们创建下一代时间序列预测模型提供了强大的工具。深度人工神经网络，作为一种完全以数据驱动的方式学习时间动态的方法，特别适合寻找输入和输出之间复杂的非线性关系的挑战。最初，循环神经网络及其扩展的LSTM网络被设计用于处理时间序列中的顺序信息。然后，卷积神经网络被用于预测时间序列，因为它们在图像分析任务中的成功。

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2023-04-20

1.5K0

Winton：量化研究中的『实验研究』与『观察研究』

机器学习测试量化数据统计

量化投资研究类似于自然科学研究，因为它试图通过对数据的实证分析来研究市场现象。研究人员通常使用为科学分析而开发的技术来预测市场走势并构建新的交易策略。

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2023-04-20

2700

ChatGPT真猛！直接写了一本量化交易的书（附下载）

机器学习 chatgpt 量化模型数据

ChatGPT现在是越来越能干了！有人竟然用ChatGPT写了一本有关量化投资的书籍！还出版了！还是二作！

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2023-04-20

1.2K0

机器学习应用在市场微观结构和高频交易的思考

机器学习测试数据算法优化

短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。

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2023-04-20

4860

A股3000点：那些刻骨铭心的时刻！

机器学习公众号科技量化统计

今天量化投资与机器学习公众号基于Python统计，让我们一起看看那些曾经刻骨铭心的时刻！

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2023-04-20

1630

ChatGPT：搞『量化投资』我是认真的！

机器学习神经网络深度学习人工智能开源

注：考虑到ChatGPT在回答英语问题时的速度明显快于回答中文问题的速度，所有的问题都使用英文提问。近日，QIML分享了一篇关于ChatGPT撰写量化书籍的文章，引起了强烈反响：

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2023-02-08

1.5K0

量化机器学习的实验设计和常见陷阱

金融机器学习神经网络深度学习人工智能

上一篇文章跟大家分享了因子投资中的事实与误解，今天我们来讨论下“量化金融中机器学习的实验设计和常见陷阱”。一共汇总了三篇非常优秀的论文：

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2023-01-03

4410

机器学习神经网络深度学习人工智能

学术研究是我们改善策略的重要资源。阅读最新的学术研究给我们带来了启发，即使这些研究并不直接适用。我们必须认识到，学术研究的动机可能与从业人员的动机不一致。

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2023-01-03

5520

Oxford-Man Institute：十月论文推荐

机器学习神经网络深度学习人工智能区块链

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解

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2022-10-08

6900

G-Research：ICML 2022论文推荐

神经网络机器学习深度学习人工智能编程算法

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 G-Resarch作为ICML 2022的钻石赞助商，其研究人员和工程师参加了今年在美国巴尔的摩举行的会议。研究人员收集了他们最喜欢的2022年ICML论文并推荐给大家。首先是来自机器学习工程师Casey Haaland

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2022-09-27

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