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机器学习之量化投资

用机器学习助力量化交易，致力于将机器学习更好的应用于量化交易领域。

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确定市场顶低！多空指标预示有效投资时机

特征工程量化

PCR指标（Put Call Ratio），即期权看跌看涨比，是衡量市场对于标的资产走势看法的指标之一。它通过比较看跌期权持仓量与看涨期权持仓量的比率，提供了投资者对市场情绪和预期的一种参考。

2023-09-07

1780

27%年化回报率的深度趋势跟踪策略

神经网络深度学习模型测试 lstm 量化

论文 | A Deep Trend-Following Trading Strategy for Equity Markets

2023-09-06

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[量化投资]万字综述，94篇论文分析股市预测的深度学习技术

强化学习监督学习学习方法机器学习人工智能

论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey

2023-01-31

3.2K0

[量化]夏普比率3.27，通过DQN算法进行上证指数择时强化学习策略

监督学习强化学习编程算法腾讯云测试服务神经网络

本文完整展示了一个将强化学习用于股票投资的案例，呈现了大量算法细节和实验分析，非常值得收藏深研。

2023-01-18

1.5K0

代替Git进行机器学习实验管理的工具推荐

git 机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习从业者通常通过实验算法、数据和超参数来开发新的机器学习模型。随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。

2023-01-18

1.1K0

[量化投资]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

我确信Alpha存在的空间非常小，而且很难长期驻留不变，导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。

2023-01-17

1.7K0

Feature-engine: 一个完备的特征工程Python库，实现端到端的特征流水线

编程算法特征工程 scikit-learn python

特征工程本质是一项工程活动，它目的是最大限度地从原始数据中提取并加工特征以供模型或者算法使用。在传统机器学习领域流传着这样一句话： “数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，从而可见特征工程的重要性。其实对于结构化数据建模，即使用深度学习模型，特征工程也是比模型本身要重要的。

2023-01-14

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