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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)
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
量化投资与机器学习微信公众号
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)
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。
量化投资与机器学习微信公众号
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
量化投资与机器学习微信公众号
2018-01-29
2.7K0
【原创精品】使用R语言gbm包实现梯度提升算法
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
量化投资与机器学习微信公众号
2018-01-29
5K0
【R机器学习】一种基于K近邻法的集成学习算法概要
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)
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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