之前一些的量化方法算法的不足： image.png 论文算法解读 量化的定义 image.png 优化目标 量化推理的流程图 ?...https://arxiv.org/pdf/2006.16669.pdf 首先看下论文里的这张图片，展示了第l层卷积层量化推理的流程图。 ?...https://arxiv.org/pdf/1712.05877.pdf image.png 实验结果分析: 实验设置 论文对比了 TensorRT 的方法，对于TensorRT 量化参数的计算，采用了...1000个样本，而对于本论文的方法则是采用了50个样本来搜索量化参数，感觉还是挺惊人的，只用50个样本就能超过TensorRT的方法。...总结 这篇论文提出了一个在低于8bit下精度还能保持比较好的后量化算法，思想相对TensorRT的方法来说更加容易理解，而且实现上也更加的容易，实际端侧推理加速效果也不错。
论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https:...//arxiv.org/abs/1704.04861 论文研究目标 提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。...但其使用深度可分离卷积层替换之前的全卷积层，以达到压缩参数数量并轻量化网络这一目标。 MobileNet除了第一层为全卷积层，其余层均为深度可分离卷积。...不同于Deep Compression，因为网络在定义时结构简单，因此我们可以简单地搜索网络的拓扑结构，从头直接训练出一个效果很好的轻量化网络。
以上内容均有ChatPDF生成 基于本次使用，有以下体会： 1、使用ChatPDF前还是需要对论文的整体结构有一个把握，ChatPDF给出的总结比较宽泛，并不能帮助你非常深入的了解文章内容。...2、ChatPDF可以作为一个随时交流的助教，学习中有任何问题可以随时问它，特别是对于论文中涉及有没有详细说明的知识点。...例如： 3、可以使用ChatPDF推荐相关领域其他的论文，并挑选引用更高更有参考价值的论文。...例如： 如果同样的问题问ChatGPT，我们看到显然没有ChatPDF丰富完善，可见，对于论文研究的场景ChatPDF更适合。 关于ChatPDF的使用 so seay！...它就像ChatGPT一样，但是，聊天的内容不仅限于用户上传的研究论文，可以拓展到论文以外的内容！
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。...本届会议一共收到了 9034 篇的提交论文。其中，来自中国的 3319 篇论文数量几乎是美国（1822 篇）的两倍。在最终 7911 篇经过评审的论文中，共有 1692 篇被接收。...在这1692篇被接收的论文中，有8篇与量化投资相关，公众号注意到其中大部分论文的作者来自国内高校：有西南财经大学、上海交通大学及中国科学技术大学。...下面我们对每篇文章做一个简要的介绍，并在文末把8篇论文打包好，供各位小伙伴在国庆期间好好学习，天天向上。 第一篇 在金融领域，上市公司的动量溢出效应得到了广泛的认同。...第四篇 量化交易和投资决策是复杂的金融任务，依赖于准确的股票选择。尽管深度学习在复杂和高度随机的股票预测问题上取得了显著进展，但依然面临两个显著的局限性。
在这篇论文中，作者考量了分布式设置中权重和梯度都量化的情况。...权重量化（weight quantization） 这篇论文重点关注的是所谓的损失感知型权重量化（loss-aware weight quantization）。...权重量化分辨率 ∆_w 为了研究不同 ∆_w（量化权重的步长）的效果，论文中使用了（Wen et al., 2017）中一样的 d=64 的 Cifarnet 模型。...尽管如此，我相信从表 1 可以看到量化模型能够实现与全精度模型相媲美的表现。 总结 这篇论文研究了具有量化梯度的损失感知型权重量化网络。量化梯度的目的有两个。第一，这可以减少反向传播阶段的计算量。...论文提供了具有全精度、量化和量化裁剪的梯度的权重量化模型的收敛性分析。此外，作者还通过实证实验证实了理论结果，表明量化网络可以加快训练速度，并能取得与全精度模型相当的表现。 ?
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction...python获取股票数据 ?
量化程序是用计算机程序来执行投资策略的程序，通常会涉及到数据获取、数据分析、模型构建、交易执行等一系列流程。...下面是一个简单的示例程序，可以使用Python获取股票数据，并计算股票的均线，然后根据均线的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。...这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序可能会涉及更加复杂的模型和策略。
请注意，这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序需要更加复杂的模型和策略，并且需要经过充分的测试和验证。此外，量化程序涉及到金融市场和投资风险等因素，需要对风险有足够的认识和管理能力。
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。...一年一度的QIML年度总结大会如约而至~ 今天我们首先要介绍的是2021年度最佳论文榜单。SI评选了年度最佳：量化投资、ESG、固定收益、资产配置领域的最佳论文，下面让我们一睹为快吧！...获取全部论文，见文末 量化投资 2021年度最佳量化论文来自PGIM： 2021年度最佳 ✎ 量化投资 《U.S....2021最佳论文 相关阅读 重磅！...2021年度『量化』关键词揭榜 见字如面！84家量化私募管理人『虎』年寄语
而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。 量化交易，是集金融与计算机两学科知识与一体的交叉领域。...从业者除了需要对市场行情的准确把握，也需要研发高效的计算机系统，精尖的算法策略，对市场中捕风捉影的变化进行实时的量化，抽取特征因子，进行准确的走势预估。...最近笔者有兴趣调研了下量化领域的相关工作，整理了一些经典的学术论文，涵盖配对交易、时序分析、马尔可夫等多个方向。...时间序列分析 量化就是要将股票市场中历史的价格波动进行数学建模，找到其变化规律。自然的，时间序列分析方法是对价格曲线分析的重要方法。这里给大家推荐4篇相关论文。...有效的风险预估对于一个稳健的量化策略至关重要。这里给大家推荐1篇相关论文。
我们是否可以开始量化分析影响其可复现性的因素？...对于每篇论文，我尽可能多地记录信息，以创建一套可以量化的特征。有一些特征是完全客观的（论文中有多少个作者），而另一些特征则非常主观（论文看起来是否令人惊讶？）...因此，我们的一些研究成果已经证实了研究社区为了使论文更具有可复现性而在追求的理念。 而更重要的是，我们现在可以量化说明为什么这些是值得我们追求的。...但是从客观的角度来看，简化示例似乎并不能使论文更具有可复现性。事实上，它们甚至不能使论文更具可读性！我仍然很难理解并解释这个结果。 这就是为什么对于研究社区来说，量化这些问题是很重要的。...如果我们不做这些量化的工作，我们就永远不会知道我们所需要做的，就是处理与手头的研究问题最相关的问题。 发现 6：请查收你的电子邮件 最后，我想讨论的发现是：回答问题对于论文的可复现性有巨大的影响。
老读者都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下。...此外，还会通过文字+视频的方式，给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行的仓位控制。...，实验如下： yfinance 另外，yfinance也有类似的功能，使用方法也很简单 Tushare 当然，说到用 Python 进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下， 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。...接着，再为大家分享如何用Python进行的仓位控制！
什么是量化交易？...量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。...Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...可以借助一些专有的库： Zipline 策略回测 Pyfolio 投资组合分析 另外，有一些现有的便利交易平台可以执行自定义的 Python 策略，无需搭建量化交易框架。...参考文章： Python 核心技术与实战：量化交易实战篇。 这是我学习 Python 最受益匪浅的地方，推荐给你。
终端轻量化神经网络模型需要同时考虑三个维度：参数少、速度快和精度高。...Related Work CNN 模型压缩有一些常用的方式：量化、减枝和手工设计神经网络架构（卷积方式）。...SongHan 提出的 DeepCompression 可以说是神经网络压缩领域开山之作，主要分为三个主要的部分：剪枝，量化，哈夫曼编码。...量化将大量的数学运算变成了位操作（Binary-Net），这样就节省了大量的空间和前向传播的时间，使神经网络的应用门槛变得更低。但是这些压缩算法在准确率上有很大的局限性。...很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。
依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init...如果有对代码不感兴趣，但是对量化分析感兴趣的童鞋，可以去现成的量化分析平台模拟，比如JoinQuant聚宽量化交易平台，直接使用平台上现成的指标，组合一个自己想要的策略，然后进行回测。...如果满足不了自己的胃口，平台还支持自己写指标组合使用，相比python从头到尾捋一遍简直爽到炸……几分钟就能搞一个策略测测结果神马的 ? 好了，今天没有什么硬干货，洗洗睡吧～
也没啥好总结的，目录如下： 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-05 21:47 # @Author : Ed Frey # @...总之，要做一个量化分析的项目，需要花费大量的精力时间去建模，不断的修正完善，有很多问题要实战起来，才会发现，哇靠，这么复杂！！！ 至于，沪深300与策略收益曲线对比图呢，一把辛酸泪？！
python实现量化交易策略 1 前言 相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。
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。...公众号搜集了2022年以来各大期刊发表的关于机器学习应用于量化投资的论文，总共15篇，附上的地址都是直接可以免费下载的。
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