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量化投资与机器学习
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基于决策树的动态时序动量策略
决策树
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时序动量策略的基础是假设过去的收益对未来的收益有一定程度的预测能力。通常，一个策略是通过在上涨阶段建立多头头寸，在下跌阶段建立空头头寸来实现的。学术文献文献表明，最近过去的资产收益与未来收益正相关。时序动量策略的有效性在多个时期、许多市场和许多资产中得到了证明。例如，Moskowitz, Ooi和Pedersen(2012)发现，在测试了1到12个月的回溯窗口，发现12个月的时序动量策略具有可观的盈利能力。其本质上说明基于较慢信号的策略往往比基于较快信号的策略更能捕捉长期趋势，表现出更好的风险收益曲线。
量化投资与机器学习微信公众号
2023-07-08
551
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收藏！来自全球大厂的100+数据科学面试Q&A！
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
但是不要被长度吓到了，我们已经将其分为四个部分（机器学习、统计信息、SQL、其他），以便你可以逐步了解它。
量化投资与机器学习微信公众号
2020-09-26
1K
0
刀尖上的舞蹈？股票Alpha模型与机器学习
决策树
特征工程
机器学习
监督学习
神经网络
在开发股票投资模型这项工作中，很少有凭空搭建的楼阁。尽管可以使用机器学习类的工具增强模型性能，但是大部分模型的基础结构，依然基于传统的资产定价模型和因子分析演化而来。
量化投资与机器学习微信公众号
2020-02-20
1.6K
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算法交易系统架构，此篇足矣！
编程算法
架构设计
决策树
机器学习
深度学习
算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策，提交指令并在提交后管理那些指令。算法交易系统最好使用由三个组件组成的简单概念架构来理解，这些组件处理算法交易系统的不同方面，即数据处理程序、策略处理程序和交易执行处理程序。这些组件与上述算法交易的定义一一映射。在今天的推文中，我们扩展这个架构来描述如何构建更智能化的算法交易系统。
量化投资与机器学习微信公众号
2019-07-23
3.6K
0
梯度提升（GBM）预测订单薄价格变动（代码+数据）
特征工程
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
投资市场中的订单薄（Order book），是指针对某个股票/商品/货币在公开市场上的一系列报价数据，这些数据是有所有的申买价和对应的数量，以及申卖价和对应的数量。通常有很多个价格档位，这些价格是匿名的。通过订单薄可以放映出市场中买卖双方的力量。通常来讲，订单薄是针对同一个交易所的统一标的（股票、商品、货币等等）而言。
量化投资与机器学习微信公众号
2019-07-10
1.8K
0
【量化投资策略探讨】决策树和随机森林
决策树
决策树 决策树方法（decision tree）是一种代表因子值和预测值之间的一种映射关系。从决策树的“根部”往“枝叶”方向走，每路过一个节点，都会将预测值通过因子的值分类。决策树的结构如下所示： 如
量化投资与机器学习微信公众号
2018-01-29
1.9K
0
【Python机器学习】信息熵和在决策树中的运用（附源码）
机器学习
决策树
python
之前在【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）一期中， 我们提到了用熵来度量信息的不确定性和信息增益。今天我们来详细解读一下什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。 信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克劳修斯提出，其定义为：在一个可逆性程序里，被用在恒温的热的总数。宏观上，热力学熵主要用于研究热机，微观上，玻尔兹曼将其赋以统计学意义用以描述系统的混乱程度。而信息熵也称为香农熵
量化投资与机器学习微信公众号
2018-01-29
1.3K
0
【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）
人工智能
机器学习
决策树
大数据
查看之前文章请点击右上角，关注并且查看历史消息 所有文章全部分类和整理，让您更方便查找阅读。请在页面菜单里查找。 相关内容：（点击标题可查看原文） 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与
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2018-01-29
1.8K
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