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量化投资与机器学习

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Two Sigma：序列深度学习与量化投资

深度学习强化学习机器学习神经网络人工智能

近日，来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授，也是计算机视觉的专家。他于今年1月份加入了Two Sigma AI Core团队。

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2021-12-02

8480

AAAI 2021：仅有的8篇量化投资论文（论文+代码）

学习方法 github https 强化学习 git

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20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

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2021-10-12

3.5K6

What？100%基于深度强化学习的对冲基金

机器学习强化学习深度学习神经网络人工智能

《The Hedge Fund Journal》于近日公布了2021年版（第六版）明日对冲基金巨人50榜单，该榜单强调了投资经理策略的独特性，及具有良好的业绩和增长资产的潜力。提名来自《The Hedge Fund Journal》的读者网络，包括养老基金、家族理财室、捐赠基金和基金会、FOF、私人银行和财富管理公司等。

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2021-07-29

1.1K0

机器学习应用资产管理系列一：强化学习策略（附代码）

机器学习神经网络深度学习人工智能强化学习

几十年来，我们看到了技术的兴起和发展。量化金融的这种循环很可能会持续下去，并且也适用于资产管理中的机器学习，但需要注意的是，机器学习实际上也是革命性的，而不仅仅是最大化Alpha，它还使无意中听到的成本最小化。机器学习已经在许多金融领域产生了巨大的经济影响，并且有望进一步发展。先进的机器学习模型在灵活性、效率和增强的预测质量方面具有无数优势。

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2020-07-27

1.3K0

2019年度精选论文汇总：量化、交易、策略、算法

网络安全 https 机器学习人工智能强化学习

标星★置顶公众号爱你们♥ 量化投资与机器学习编辑部出品相关热点文章量化投资界：2019年度最佳论文出炉！ 0 前言我们整理了一些在2019年较好的量化、交易、策略论文供大家学习。希望大家不要像这样 P 1月论文 1、多模态深度学习在股票短期波动预测中的应用下载地址：https://arxiv.org/abs/1812.10479 2、校准波动模型：一种卷积神经网络方法下载地址：https://arxiv.org/abs/1812.05315 3、价差变化如何影响订单簿下载地址：h

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2020-01-14

2K0

TensorTrade：基于深度强化学习的Python交易框架

互联网上有很多关于强化学习交易系统零零碎碎的东西，但是没有一个是可靠和完整的。出于这个原因，我们决定创建一个开源的Python框架，使用深度强化学习，有效地将任何交易策略从想法转化为实际应用。

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2019-10-23

4.7K10

深度 | 强化学习应用金融投资组合优化（附代码）

强化学习 c 语言 github https git

我们建立一个观察N只股票的Agent，并在每一阶段根据决策分配给每只股票一定比例的资金。我们希望Agent能够在符合股票市场真实场景假设下做到这一点，例如：有（实质性的）交易成本，股票不遵循标准正态分布等。我们不知道其他的市场参与者所拥有信息的多少等（换句话说，Agent可以处理POMDP模型中尽可能多的PO）。

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2019-02-26

3.6K0

最新 | JP摩根人工智能、机器学习应用算法交易解析

编程算法强化学习机器学习神经网络深度学习

如果你对机器学习和人工智能（AI）在金融领域的应用感兴趣的话，J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。

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2019-02-26

9090

基于深度强化学习的比特币自动交易项目（区块链系列5）

强化学习比特币区块链 github

地址：https://github.com/samre12/deep-trading-agent

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2018-05-28

1.5K0

【最新研究】强化学习在Market Making上的应用（系列58）

作者 | Thomas Spooner、John Fearnley、Rahul Savani、Andreas Koukorinis 今天分享一篇来自利物浦大学的最新研究。此文讲述了Reinforcement Learning在Market Making 上的应用。由于内容涉及较为复杂，后续部分仅做展示。（论文在文章末尾获取）前七期传送门：【系列57】为什么机器学习在投资领域并不是那么好用【系列56】特征重要性在量化投资中的深度应用【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑【系列54】因子的

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2018-05-28

1K0

【深度】监督&强化学习算法在A股中的应用

强化学习编程算法

Github项目：https://github.com/Ceruleanacg/Personae 前八期传送门：【系列58】强化学习在Market Making上的应用【系列57】为什么机器学习在投资领域并不是那么好用【系列56】特征重要性在量化投资中的深度应用【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法【系列53】基于XGBoost的量化金融实战【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑【系列51】通过ML、Time Series

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2018-05-28

2.2K0

【RL前沿】深度强化学习的最新进展

深度学习强化学习

今天编辑部给大家带来的是加州大学伯克利分校的深度强化学习公开课系列。作者：Volodymyr Mnih Google DeepMind科学家。在Geoffrey Hinton的指导下完成了多伦多大

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2018-01-29

1.5K0

强化学习（Reinforcement Learning）应用于量化投资系列专题（二）——设计一个外汇交易系统基于自适应强化学习

往期文章（点击标题查看）强化学习（Reinforcement Learning）系列（一）今天带来机器学习应用于量化投资系列之强化学习（Reinforcement Learning）系列（二）

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2018-01-29

1.2K0

强化学习（Reinforcement Learning）应用于量化投资系列专题（一）——在交易中的应用

今天带来机器学习应用于量化投资系列之强化学习（Reinforcement Learning）系列（一）视频来自 YouTube 出自 DeepHack 时长：1小时地址：https://www

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2018-01-29

2.9K0

强化学习在量化投资中应用（理论简介）

什么是强化学习？强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ

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2018-01-29

1.9K0

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