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机器学习与CTA周报:模型,特征与新技术

主要结论

机器学习中证500神经网络策略

上周(2018.7.2-2018.7.6)

本周收益:3.18%

最大回撤:-0.39%

机器学习商品期货策略

上周收益:-5.55%

最大回撤:-5.55%

下周大概率看多的商品品种是:铁矿石,螺纹钢;

下周大概率看空的商品品种是:白糖。

机器学习与基本面的结合的商品策略

上周收益:-2.43%

最大回撤:-2.79%

下周大概率看多的商品品种是:沥青;

下周大概率看空的商品品种是:橡胶。

■风险提示:

根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。

正文

本周点评

本周发了一篇新的报告《机器学习与量化投资:前沿研究之深度森林(gcForest)》。我们想尝试下最新的模型能否对量化投资有增益的效果。

gcForest(multi-Grained Cascade Forest)算法是2017年周志华教授提出来的一种基于树的深度模型,旨在作为深度神经网络的一种可供选择的替换。由于超参数更好的鲁棒性,小样本上更好的稳定性,因此该模型相对于神经网络可能在金融数据上有更好的表现。

事实证明,深度森林的参数稳定性确实比较高。深度森林只是新科技的一个缩影。

金融行业和其他行业一样,都会受到新科技的影响。从最早的交易所大声吼到现在的程序化报单(CTP,LTS,飞马,通达信等等);从最早数据记录的纸笔,到现在的Hadoop;从最早的道氏理论到现在的量化投资。都无一例外的是由于科技的进步。

尽管金融行业技术进步确实落后于互联网行业十年,但是这不代表它不受技术的影响。

策略追踪

(1)机器学习中证500神经网络策略

机器学习中证500神经网络策略指《机器学习与量化投资之二:避不开的那些事(1)》一文中所展示的策略

本周收益:3.18%

最大回撤:-0.39%

(2)机器学习商品期货策略

机器学习商品期货策略指《机器学习与量化投资之二:避不开的那些事(3)》一文中所展示的策略

上周收益:-5.55%

最大回撤:-5.55%

根据模型给出的下列信号:

下周大概率看多的商品品种是:铁矿石,螺纹钢;

下周大概率看空的商品品种是:白糖。

(3)机器学习与基本面结合的商品策略

机器学习商品期货策略指《机器学习与量化投资之二:机器学习与基本面的结合》一文中所展示的策略

上周收益:-2.43%

最大回撤:-2.79%

根据模型给出的下列信号:

下周大概率看多的商品品种是:沥青;

下周大概率看空的商品品种是:橡胶。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180709B0SSHG00?refer=cp_1026
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