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量化投资与机器学习

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Gerber统计量：更稳健的相关性指标（附代码）

r 语言 apache

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”。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。公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者

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2022-03-04

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我用Facebook开源神器Prophet，预测时间序列基于Python（代码+论文）

开源 python r 语言数据分析 http

Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。

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2018-11-16

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HMM模型在量化交易中的应用（R语言版）

马尔科夫性如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程。函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来物理信号是时变的，参数

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2018-01-29

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R语言构建追涨杀跌量化交易模型（附源代码）

作者张丹（Conan）来源 http://blog.fens.me Rquant前言最近有读者要求公众号推送几篇关于R语言量化投资的内容。今天推送第一篇。后续我们会推出公众号编辑部更好的原创作品，关于R语言量化投资。久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 1. 什么是追涨杀跌？追涨杀跌是金

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2018-01-29

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【原创精品】使用R语言gbm包实现梯度提升算法

r 语言编程算法

原创推文预告（绿色为已发布，点击标题即可阅读） ● 随机森林在因子选择上的应用基于Matlab ● 择时策略：在一天的何时进行交易 ● 主题模型 - LDA学习笔记（一） ● 朴素贝叶斯对垃圾邮件进行分类基于Python ● R语言构建追涨杀跌量化交易模型 ● R语言量化投资常用包总结 ● R语言者如何使用Python在数据科学方面 ● 国外书籍放送：Math、ML、DL（干货） ● 免费网络课程：ML和AI（干货） ● 实用指南在R聚类算法和评价的介绍 ● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用

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2018-01-29

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【R机器学习】一种基于K近邻法的集成学习算法概要

机器学习 r 语言编程算法

编辑部大家期待已久的R语言版块终于和你们见面了。本期是我们R语言编辑部Chen 编辑的文章。希望大家有所收获！ 1、引言构建量化策略，首先需要找到具有所谓alpha的特征量，将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号，然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样，有诸如线性回归、logistic回归的线性模型; 也有诸如神经网络、支持向量机等非线性模型。数学模型的目的是尽可能的将具有alpha的特征量准确的翻译成买入或者是卖出信号。相同的特征量，不同的模型，其翻译的精度是不一样的，所谓翻译精

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2018-01-29

1.2K0

【原创精品】主题模型 - LDA学习笔记（一）

腾讯云开发者社区 r 语言

本期编辑：Roy ● 复旦大学物理学士、计算机硕士 ● 文本挖掘、机器学习、量化投资一、概述 1. LDA是什么？ ‍‍主题模型（Topic Model） 2003年由 Blei, Ng 和 Jordan提出的一种主题模型，可以用来分析文章的主题分布。概率生成模型（Probabilistic Generative Model） LDA模型认为一篇文章有若干个主题。如下图所示：每一个词wi来自不同的主题zi，来自不同主题的概率不同；在每个主题zi下生成每个词的概率不同。所以一个词为wi的概率为：‍‍

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2018-01-29

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