在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。...我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最大化预期回报，同时管理风险。...它通过从标准正态分布中提取随机值，对其取幂以确保其为正值，然后将其规范化以表示总投资组合价值的比例，从而生成随机的股票投资组合。通过调用这个函数，可以为投资组合获得随机分配的股票。...最佳投资组合是具有最大夏普比率的投资组合，其权重也可以提取的。 该代码标识夏普比率最高的投资组合，然后显示分配给该投资组合中每个公司的分配或权重。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。 使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。
，赌徒要转动一个拥有n个槽的老虎机，转动每个槽都有固定回报概率，目标是找到回报概率最高的槽并且不断地选择它来获取最高的回报。...赌徒面临着利用还是探索的问题，利用机器获得最高的平均奖励或探索其他未玩过的机器，以期望获得更高的奖励。 ?...不确定优先状态：只要我们对某个槽的回报不确定时不确定手臂的结果，我们就会考虑当前环境来选择最佳的手臂。...不确定优先算法有两方面： 若当前处于最佳环境，那算法会直接选择最佳的手臂； 若当前不处于最佳环境，则算法会尽量降低不确定性。...△ 奖励变化曲线 UCB搜索算法应该能很快地获得高额奖励，但是前期搜索对训练过程的影响较大，有希望用来解决更复杂的多臂赌博机问题，因为这种方法能帮助智能体跳出局部最优值。 下面是两种策略的对比图。
的概率； R为回报函数，用于计算agent由当前状态 选取动作 后转移到下一状态 得到的立即回报值，由当前状态和选取的动作决定，体现了马尔科夫性的特点； γ是折扣因子，用于确定延迟回报与立即回报的相对比例...Q学习是一种与环境无关的算法，是一种基于数值迭代的动态规划方法。...定义一个Q函数作为评估函数： 评估函数Q(s,a)的函数值是从状态s开始选择第一个动作a执行后获得的最大累积回报的折算值，通俗地说，Q值等于立即回报值r(s,a) 加上遵循最优策略的折算值，此时的最优策略可改写为...在这种情况下, 如果矩阵 Q 得到了增强,四处探索时并不会在同一个房间进进出出, agent将找到最快的路线到达目标状态。 参数γ的范围为0到1（0 <= γ< 1）。...（在这种情况下为500）来归一化（即转换为百分比）： 一旦矩阵Q足够接近收敛状态，我们知道我们的agent已经学习了任意状态到达目标状态的最佳路径。
初期阶段用户从产品获得的价值越大，长期使用产品的可能性就越大。通常这一阶段有许多改善用户体验的机会。 留存初期本质上是激活阶段的延伸。...这个阶段最关键的地方在于让用户不断重新认识到产品的不可或缺性。 什么是好的留存 在设计留存指标时需要讲计算结果和市场调研得到的同类产品／服务的最高留存率进行比较，或者与成功的竞争对手的留存率进行比较。...用户留存情况的反面也就是每周／每月的流失也同样关键。 确定并跟踪群组 WHY 确定了衡量指标后，下一步就是更细致的筛查留存数据。...可利用群组分析的方法来确定不同用户群的留存率，找出用户留存／流失的原因。 利用群组分析还可以察觉问题的苗头，如：某次营销活动获取的用户流失情况极其严重。...上瘾模型：触发物-行动-回报（内外）-投资 1、团队应该找出触发物的最佳使用数量、方法和频率，以创造并强化用户习惯 2、提升回报在用户眼中的价值可以带来更大的留存： 团队应该向用户提供各种各样的回报，并鼓励他们通过行动来获取回报
与此同时，随机森林分类是一个基于多决策树(因此有了森林这个术语)的非线性模型，以随机选择的特征作为节点，其中大多数投票决定分类（确定一个观测属于哪一组），在我们的应用程序中是一个二叉决策。...就发达市场而言，这段时间的平均市场回报率为10.0%。与此同时，基于ML方法策略的底部投资组合收益率仅为2.3%。...这远远低于基于其他传统变量(从4.2%到5.0%)的最高困境预测构建的投资组合所取得的收益。 就新兴市场而言，我们看到了更大的改善。...市场平均回报率为11.6%，而基于其他传统危机预测指标的投资组合的回报率在4.5%至7.0%之间。另一方面，基于ML方法的投资组合产生了1.5%的损失，因此产生了比其他三种方案更好的结果。...基于ML选股的未来 我们已经正式运行了几个ML模型。例如，我们使用自然语言处理技术来解读大量新闻，以检测情绪，或分析公司披露的信息，以确定公司可能对联合国可持续发展目标做出的贡献。
机器学习是未能完全解决的一个领域是股票预测，因为它可能是最有利可图的研究领域之一所以在这方面的研究仍然在继续。...但是夏普比率有几个弱点，包括投资回报是正态分布的假设，这里就不进行详细解释了。...对于所有这些模型，我们将数据分为训练和测试集，并在特定日使用股票市场的技术指标，以确定第二天股票市场的收盘价。 超参数调整算法 我们选择使用一种定制的二进制搜索算法，它可以快速搜索可能的超参数值空间。...XGBoost 对于XGBoost，我们发现向模型添加超参数可以获得最佳性能。XGBoost的sharp得分只有0.71，但优化超参数后XGBoost模型的sharp得分为0.78。...堆叠模型 将超参数化的XGBoost模型和普通的CAT boost叠加在一起可以获得最佳结果，我们得到了一个分数为0.946，接近文章中的0.934。
导语 根据调研机构Gartner公司的调查数据，未来五年将有超过1万亿美元的IT支出直接或间接地受到企业将业务转向云端的影响。许多研究公司指出，混合云是增长最快的市场。...而MarketsandMarkets预测，从现在到2019年云计算的市场将以复合年增长率27%的速度增长。 如今，有一些工具和方法可以帮助企业的IT团队更好地了解他们的云基础架构的性能。...根据调研机构Gartner公司的调查数据，未来五年将有超过1万亿美元的IT支出直接或间接地受到企业将业务转向云端的影响。许多研究公司指出，混合云是增长最快的市场。...获得投资回报 在混合模式中，企业可以更灵活地移动数据资产以提高性能和投资回报率。例如，不经常使用的非必要数据可以移动到本地部署的数据中心以免影响日常业务性能的数据资源。...这是一个难题，但是可以通过这样的方式来优化这些组件，以使企业能够以最佳性能运行其系统。 利用云计算基础架构工具，IT人员可以确定如何最好地提供和重构数据，以实现业务的最大价值。
优化展期策略的核心在于选择最佳的期货合约到期日以进行展期，这需要深入分析期货价格的期限结构。与传统的机械展期方法不同，优化策略建议考虑期限结构的曲率来决定购买或卖出哪个到期日的期货合约。...在选择合约时，如果投资者打算建立多头仓位，应选择斜率最低的合约，因为这将最大化展期时的收益或最小化损失。相反，如果投资者打算建立空头仓位，则应选择斜率最高的合约，以期在展期时获得最大利润。...这种优化方法不仅适用于单一商品，还可以扩展到包含多种商品的投资组合中，以实现更好的风险分散和提高单位风险的回报。...策略的目标是在每个月初确定持有期货合约的最佳到期日，并从上个月持有的合约滚动到新的期望到期日。为了确保可接受的流动性水平，将合约的最大可接受到期日设定为12个月。...总结 本文深入探讨了商品期货投资中的展期收益，提出了一种优化展期策略，以提高被动投资者的回报。
阶段1：确定物联网愿景和实现价值的途径 成功部署物联网的第一步是确定您的项目愿景和实现快速投资回报和价值的途径。这一阶段将帮助您了解您的第一个物联网项目可能需要什么，并将帮助您澄清如何开始。...你对这些问题的回答将有助于塑造你的愿景，并确定你的物联网准备朝着这个目标前进。您可能会发现，您需要更好地阐明您对物联网项目的最初想法，或者您可能会发现您需要从跨职能团队领导那里获得更多共识。...企业实现物联网投资回报最快的四条途径是： 连接操作：将设备、传感器和仪表连接到网络 远程操作：监视、控制、资产管理 预测分析：识别、理解并立即采取最佳行动 预防性维护：增加正常运行时间和生产时间 其他回报途径包括创收...一旦你发现了这些，你最想知道的是什么样的业务回报，或者说，你最想看到的是什么样的业务回报？ 这个练习将帮助您确定所提议的业务用例的准备工作到底有多充分。...如果在这项练习之后，您已经确定了一个明确的商业案例，并有了回报目标和途径，那么您就可以开始一个成功的物联网计划。 确定您的物联网项目技能要求 一个成功的物联网项目不仅仅涉及技术。
这个事实在金融领域尤其如此，在我们的数据集中，只存在股票的开盘价，最高价，最低价，调整后的收盘价和交易量的5个变量。 在第一幅图中，不难发现这些原始数据值不足以训练机器学习模型。...幸运的是，TA是一个很棒的python库，拥有所有这些指标，并允许对数据进行简单的实验。我们花费了大量时间来查找指标的不同组合，并对数据集进行自己的更改，以确保我们拥有最佳的数据集。...我们能够了解近端策略优化（PPO）框架背后的机制，以帮助实验，调整和改进现有模型的超参数。在此过程中，我们能够深入了解某些超参数与代理获得的奖励之间的关系。这使我们能够真正了解代理是否真正在学习。...通过我们的探索，我们能够发现我们的模型从股票交易中学到的一些有趣的见解。 为了测试不同的超参数值与模型性能之间的关系，我们决定采用科学的方法。这种方法涉及我们一次只更改一个超参数来测试代理的性能。...除了从调整n_steps超参数中获得的一些有趣的见解外，我们还发现在我们的模型中gamma的最佳值相对较高，性能最大化可达0.99。gamma值代表折扣率，因此会影响我们根据最新经验更新策略的程度。
通常会引用投资回报率（ROI）与ERP的关系，但并非经常如此。无论是选择新的ERP系统，是实施ERP的一部分，还是使用ERP都没关系–审查ROI是确保ERP为您的业务增值的最佳方法。 ...确定您企业中关键的“价值寻求者” –具有适当个性（沟通者，谈判者，冠军，分析家）的个人来领导团队。然后，确保您在每个确定的回报领域都有所需的专家。...从顶部支持计划，创建高级指导委员会以监控计划的进度，将ROI计划作为企业运营的中心主题。 步骤4 –庆祝成功并确定更多 现在，根据原始目标衡量您的成功。已经实现了多少投资回报？您还能实现多少呢？...奖励参与产生投资回报的人员，并确保他们在应有的业务中获得认可。确保业务中的所有员工都知道取得了什么成就。分享度量，向利益相关者炫耀：员工，客户，供应商，您所在的行业您已经获得了多少投资回报。...寻找这种差异所带来的新的投资回报机会。 总之，要获得投资回报，请遵循以下四个简单步骤……并重复进行。
投资组合优化 (portfolio optimization) 流程是为特定的投资目标创建最佳的投资组合。优化目标可以是用来实现投资组合的最高回报、最低风险、最高夏普比率、最高分散比率等等。...2.7 Risk Parity RB 方法的一个特例是为投资组合中的所有资产分配相等的风险，该方法也称为风险平价 (Risk Parity, RP)。...这么想的话 q 其实是跟着 R 而变化的，因此我们也可假设给定 R 后的 q 也服从正态分布，以 P · R 为均值，Ω 为方差 q|R ∼ N(P · R, Ω) 第三步 - 确定条件回报分布...，根据“市场权重”获得“市场隐含的”资产预期回报。...B 总协方差定理 对于随机变量 X, Y, Z，如果知道以 Z 的条件随机变量 X|Z, Y|Z 和 X,Y|Z，则有以下关系： ? 证明： ? ?参考资料
强化学习定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题...在基于策略迭代的强化学习方法中，智能体会制定一套动作策略（确定在给定状态下需要采取何种动作），并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化，使制定的策略能够获得最大的奖励。...Function) 强化学习的目标是学习到一个策略来最大化期望，即希望智能体执行一系列的动作来获得尽可能多的平均回报。...为评估一个策略的期望回报，需要定义值函数。 状态值函数：在状态S下获得的期望回报。 状态-动作值函数：在状态下执行动作a后获得的期望回报。...Q Network 会对每一个离散动作的Q值进行估计，执行的时候选择Q值最高的动作（greedy 策略）。
实际上，尽管RTGs是次优的，但预测的值通常与代理实际获得的回报很好地匹配。...具体来说，要评估状态-动作对（st，at），由于RTGt没有信息，我们需要求助于多步估计 ，其中动作at:t′是共同选择的，以最大化期望回报。以自回归模型为例。由于变量按照顺序排列......然而，由于给定状态-动作对的 RTG 是随机的， 从这种 RTG 条件策略中采样可能会导致获得高回报的概率较小的动作，但预期回报较低（Paster 等人，2022 年；Brandfonbrener 等人...现在，我们总共有λ·N个轨迹，下一步是评估它们的期望回报，可以使用TPM精确计算（参见第4.2节）。保留N个最佳动作序列并继续下一个时间步骤。重复这个过程H个时间步后，我们返回最佳的动作序列。...具体而言，我们考虑了行为克隆（BC）（Pomerleau，1988）及其变体10% BC，后者仅使用10%的具有最高回报的轨迹，以及用于比较的TD3+BC（Fujimoto等，2019）。
以收益率为输入，微分夏普比率为目标函数，在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习（Q-Learning）策略和买入持有策略，并在交易次数上明显小于Q 学习策略。...通过专家标签和分析一定长度金融时间序列做出交易决策，这种监督方式交易系统存在以下弊端：首先，金融交易获得的回报不是即时的，回报是交易中止时的总回报，这导致每一步决策的回报不明确。...这正是强化学习中的临时信用分配和结构信用难题，即“系统获得的奖赏如何分配到每个操作上[5]”；其次，标签数据是基于已知的金融时间序列，忽略了不断变化的市场风格对输入变量有效性的影响，导致交易系统不能及时调整策略...当价格变化幅度 RRL 算法以最大化利润为目标，但通常不使用最高累计利润作为模型表现衡量指标，最高累计利润p_T ,表示为 ? 3....但是，如股票中性、期货中性等策略需要对多种资产同时进行复杂的多空对冲操作时，仍缺少充分的研究。 强化学习领域最近提出了确定性策略和蒙特卡罗树搜索结合的算法，并应用于围棋领域，获得了突破。
投 7000 万美金，力求高校最快 AI 超算 此次合作，佛罗里达大学共获得了 7000 万美元（约合人民币 4.88 亿元）的投资。...佛罗里达大学将用这些资金，创建一个以 AI 为中心的数据中心，力争成为全球高等教育院校中，速度最快的 AI 超级计算机。佛罗里达大学也自此成为美国第一所采用 DGX A100 的高等院校。...在工程学领域，他收获了非凡的成绩，一路成为集成电路设计和方法学的公认权威，至今已拥有近 40 项专利。 ?...除了他的技术成就外，他还很有艺术细胞。2009 年，他凭借自己协助制作的影片《Inheritance》（《继承》）获得了艾美奖，该影片还获得 2009 年最佳纪录片奖。...如今，62 岁的 Chris 事业有成，但不忘母校昔日培养之恩，大方回报母校，不愧为杰出校友。
现将一些重点记录下来方便以后温习 为什么要进行快节奏试验 通过快速学习学到更多也是快节奏增长黑客过程的目标和一大优点。 增长最快的公司正是那些学习最快的公司。开展试验越多，学习到的东西也就越多。...团队应缓慢起步，在这一新的试验过程站稳脚跟之后再逐渐提速。以下是这一套方法的详细介绍： ---- 增长黑客循环 ?...首先要将经常性消费用户和几乎不使用／从未使用的用户分离开来，通常制定以下问题指导分析过程： 1、我们的最佳客户有哪些行为？ 2、我们的最佳客户有哪些特征？ 3、导致用户弃用的原因？...step3:排定优先级 在一个想法提交到团队讨论之前，必须给它打分，打分能帮助团队在不同想法间进行比较，以确定在什么时间开展哪一项试验。...简易性——衡量进行一项试验所需投入的时间和资源 提交者应该以10分为满分进行评分，评分结束后，团队可以根据得分排序，在核心关注领域选择得分最高的想法进行试验。
因此，经理决定“首先确定目标受众，然后再做预算。 他希望他团队的数据科学家回答3个问题： 实现最高投资回报的成本是多少？ 实现最高利润的成本是多少？ 利润-投资平衡点涉及的成本是多少？...在销售系统中，因变量是先前营销活动的结果，自变量是先前的活动指标，如“过去已达到客户的次数”，“自上次购买以来的天数”，以及客户的统计特征。...▌方法，代码和盈利能力的评估结果 ---- 1.在训练集和测试集中，结果变量为“1”（购买产品标记为1）的客户的百分比为11.2％。 2.通过训练集中的所有客户来计算“每个客户的平均利润”。 ?...对训练集进行Logistic回归，并使用事件发生的预测概率、以0.01的间隔来计算每个概率值的成本，收入，利润和投资回报（ROI）。 ? ?...这张图可以用来回答管理者提出的三个问题： 1） 实现最高投资回报的成本是多少？ 成本较少会带来较高的投资回报率，但是与较高的成本相比，相关的利润则会较少 2） 实现最高利润的成本是多少？
虽然两者有轻微不同，但同样的，如果visit次数够大，它们最后会收敛到相似值。 蒙特卡洛动作值 如果我们有一个完整的模型，我们只需知道当前状态值，就能选择一个可以获得最高回报的动作。...如果原来G的空间维数是S，现在就成了S×A，这是个很大的空间，但我们还是得继续对其抽样，以找出每个状态动作元组（state−action pair）的预期回报。...Off-policy：重要性抽样 Off-policy注释 我们先来看一些定义： π：目标策略，我们希望能优化这些策略已获得最高回报； b：动作策略，我们正在用b生成π之后会用到的各种数据； π(a|s...重要性采样则是统计学中估计某一分布性质时使用的一种方法。它在这里充当的角色是回答“给定Eb[G]，Eπ[G]是什么”？换句话说，就是我们如何使用从b抽样得到的信息来确定π的预期回报？...总而言之，蒙特卡洛方法利用episode的采样学习最佳值函数和最佳策略，它无需建立对环境的充分认知，在不符合马尔可夫性时性能稳定，是一种值得尝试的好方法，也是新人接触强化学习的一块良好基石。
在这篇论文中，ChatGPT解锁了新玩法，用来预测股价走势并按预测进行投资，最高的收益率达到了400%！ 论文的基本思路： 通过使用ChatGPT和其他大型语言模型预测股票市场回报方面的潜力。...（注意：company name和term term由具体上下文决定，此处为变量） 在此提示中，ChatGPT担当了具有股票推荐经验的金融专家角色。...他们将分数滞后一天以评估回报的可预测性。然后，他们在ChatGPT分数上运行线性回归，并将其与RavenPack提供的情感分数进行比较。值得注意的是，他们在新闻可用性方面非常保守。...论文还检验了ChatGPT和其他情绪分析方法进行了对比，ChatGPT模型在预测股票市场回报方面表现更好。...通过确定有助于ChatGPT等模型成功预测股票市场回报的因素，研究人员可以开发更有针对性的策略，以改进这些模型并最大限度地提高它们在金融领域中的效用。
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