人工智能选股框架及经典算法简介

  介绍 Python 安装方法、与机器学习相关的包以及常用命令 Python 语言是目前机器学习领域使用最广泛的编程语言之一,拥有众多优 秀的包和模块,并且相对简单易学。我们将简单介绍Python 语言的特性, 常用命令,以及和机器学习相关的包,例如NumPy,pandas,scikit-learn 等,希望帮助有一定编程基础的读者迅速上手Python 语言。

  华泰证券的一系列人工智能选股文档研究报告,包含常用机器学习、深度学习及在选股中的应用

  华泰证券人工智能选股系列研报,从2017年6月一直到2019年6月,合计22篇。 1人工智能选股框架及经典算法简介,2人工智能选股之广义线人工智能选股之支持向量机模型,4人工智能选股之朴素贝叶斯模型,5人工智能选股之随机森林模型,6人工智能选股之Boosting模型,7人工智能选股之Python实战,8人工智能选股之全连接神经网络,9人工智能选股之循环神经网络模型,10宏观周期指标应用于随机森林选股,11人工智能选股之stacking集成学习,12人工智能选股之特征选择,13人工智能选股之损失函数的改进,14对抗过拟合:从时序交叉验证谈起,15人工智能选股之卷积神经网络,16再论时序交叉验证对抗过拟合,17人工智能选股之数据标注方法实证,18机器学习选股模型的调仓频率实证,19偶然中的必然:重采样技术检验过拟合,20必然中的偶然:机器学习中的随机数,21基于遗传规划的选股因子挖掘,22基于CSCV框架的回测过拟合概率。

  介绍Python 安装方法、与机器学习相关的包以及常用命令 Python 语言是目前机器学习领域使用最广泛的编程语言之一,拥有众多优 秀的包和模块,并且相对简单易学。我们将简单介绍Python 语言的特性, 常用命令,以及和机器学习相关的包,例如NumPy,pandas,scikit-learn 等,希望帮助有一定编程基础的读者迅速上手Python 语言。

  报告对各种Boosting 集成学习模型进行系统测试 Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合,能够很好地兼顾模型的 偏差和方差,该类模型在最近几年获得了长足的发展,主要包括AdaBoost、 GBDT、XGBoost。本篇报告我们将对这三种Boosting 集成学习模型进行 系统性的测试,并分析它们应用于多因子选股的异同,希望对本领域的投 资者产生有实用意义的参考价值。

  人工智能选股模型如何用python完成,即用python实现机器学习模型

  支持向量机的最大特点是改变了传统的经验风险最小化原则,而是针对结构风险最小化原则提出的,因此具有很好的泛化能力。同时,支持向量机在处理非线性问题时,通过将非线性问题转化为高维空间的线性问题,利用核函数替代高维空间中的内积运算,从而巧妙的解决了复杂计算问题,并且有效的克服了维数灾难以及局部极小问题。

  人工智能选股框架及经典算法简介 华泰人工智能系列之一 人工智能和机器学习并不神秘 人工智能和机器学习方法并不神秘,其本质是以数理模型为核心工具,结 合控制论、认知心理学等其它学科的研究成果,最终由计算机系统模拟人 类的感知、推理、学习、决策等功能。理解常用的机器学习算法,有助于 澄清对人工智能的种种误解和偏见,帮助我们更清晰地认识人工智能的长 处和局限,从而更合理、有效地将人工智能运用于投资领域。

  人工智能,rnn,股票,因子,华泰人工智能系列之九-人工智能选股之循环神经网络模型.,华泰人工智能系列之九-人工智能选股之循环神经网络模型.

内容转自网络,版权归原作者所有,如有侵权请及时联系,转载请以链接形式标明本文地址
本文地址:http://techknzz.com/?ai/4197.html