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量化投资与机器学习

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【年度系列】监督学习标签在股市中的应用(代码+书籍)
由于低信噪比和非平稳的价格分布,预测未来股票价格走势是一件十分困难的事。现在流行的机器学习算法通常会给你带来不怎么满意的结果。
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2018-10-25
1.8K0
从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型(算法+代码)
知乎专栏:机器不学习 作者:天雨栗 | 蚂蚁金服 | 数据算法 已授权刊登 前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。 最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一
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2018-01-30
2.7K0
【精选】Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化
前言 前提:假设你熟悉Python,TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子,你可能可以查看代码,并立即看到发生了什么,较大的计算图可能不那么明显。 可视化图表可以帮助诊断计算本身的问题,也可以帮助了解TensorFlow中的某些操作是如何工作的以及事情如何组合在一起的。 让我们来看几种不同的可视化TensorFlow图形的例子,最重要的是,如何以一种非常简单和有效的方式来实现。 首先,让我们创建一个
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2018-01-29
1.8K0
CNN预测股票走势基于Tensorflow(思路+程序)
前言 我们希望找出跟随价格上涨的模式。通过每日收盘价,MA,KD,RSI,yearAvgPrice 本次推文研究只是展示深入学习的一个例子。 结果估计不是很好。希望抛砖引玉,给大家带来更多的思考。策略使用的数据从雅虎财务获取。 什么时候要买或者卖 股票走势预测 CNN 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤,创建4个特征图,这些特征图通过最大池合并采样。 下一层对这些子采样图像应用10 5×5卷积核,并再次汇集特征图。 最终层是完全连接的层,其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用(基本上是
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2018-01-29
10.3K0
使用CNN(LSTM架构)进行序列预测基于TensorFlow
作者 / mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言 这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量,特别的是,将使用LSTM架构。 根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点,这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题,因为它们允许存储以前的信息来预测将来的事件。 在这个例子中,将尝试预测一些功能: sin sin and cos on the same time x
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2018-01-29
2.6K0
【独家推送】GoogLeNet构建技术分析因子的模式识别基于TensorFlow
系列文章(点击即可查看) 机器学习该如何应用到量化投资系列(一) 机器学习该如何应用到量化投资系列(二) 机器学习该如何应用到量化投资系列(三) 机器学习该如何应用到量化投资系列(四) 第一部分 GoogLeNet, 2014年ILSVRC挑战赛冠军,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构。(当然,它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果) 通过使用 NiN(Network-in-network)结构拓宽卷积网络的宽度和深度,其中将稀疏矩阵合并成稠密矩阵的方法和路径具有
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2018-01-29
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【致敬周杰伦】基于TensorFlow让机器生成周董的歌词(附源码)
周杰伦 深深地 影响了我们 一代人 这句话 不足为过 前言 今日推文将介绍如何使用TensorFlow一步步来搭建一个序列建模的应用——机器创作歌词,训练样本是周杰伦出道以来的所有歌曲的歌词,文末生成
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2018-01-29
3.9K0
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