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量化投资与机器学习

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Quant 4.0：你的量化研究处于哪个时代？

自动化量化模型数据搜索

在IDEA最新研究报告中首次提出了Quant 4.0的研究流程，在深度学习不断融入量化研究的时代，非常值得处于量化行业的我们仔细研读。

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2023-06-07

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Man AHL：趋势跟踪策略的『速度』

自动化测试模型配置系统

正如1986版壮志凌云（Top Gun）中Maverick所说“I feel the need，the need for speed”，在趋势跟踪策略中，如何快速有效的对市场的极端行情做出反应是所有趋势跟踪策略迫切需要解决的问题。正如我们接下来讨论的，快速的趋势跟踪策略在这方面比慢速的趋势跟踪策略更有吸引力。

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2023-04-20

3420

Quant值得拥有的AutoML框架

开源企业自动化编程算法

自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习过程包括几个步骤，包括数据的摄取和预处理、特征工程、模型训练和部署。在传统的机器学习中，Pipeline中的每一步都是由人来监控和执行的。自动机器学习工具（automatic machine learning）旨在自动化这些机器学习的一个或多个阶段，使非专家更容易建立机器学习模型，同时消除重复性任务，使经验丰富的机器学习工程师能够更快地建立更好的模型。

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2021-09-17

1.2K0

深度 | 高频量化因子的批量生产与集中管理

编程算法 xml 自动化

量化因子计算可以定义为一种基于初等计算函数与一阶谓词逻辑的递归过程。量化因子的本质是股票的某种数量化特征，一般需要通过对股票某些数量信息进行计算得到。与计算机函数从“函数输入出发，输入函数计算，得到函数输出”相类似，量化计算过程也可以拆解为“从量化指标出发，输入量化计算，得到新量化指标”。由此可见，计算机函数构成的基本逻辑——递归过程也同样适用于因子计算架构。

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2019-06-20

2.6K0

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