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机器学习提供了一种适用于从个人数据(例如新闻情绪、推特等)到业务流程(例如信用记录等)的高效数据分析工具。 03 量化金融的未来 机器学习在未来逐渐应用于量化金融是一个必然的趋势。可解释性、数据融合 (data fusion) 和硬件技术是机器学习在量化金融领域的主要发展方向。 第一个重要的研究方向是黑盒算法的 可解释...
金融的应用量化机器学习本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶.书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用.全书共分9章.第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用.第2章介绍监督学习的通用框架.第3章描述最简单的线性回归模型——普通最小二乘法以及正则化方法——岭...
与传统投资方法相比,在大数据时代,量化投资更加趋向数据驱动和科学化,而机器学习技术的普及和应用,使得量化投资的科学化程度又上了一个台阶。笔者将从机器学习的角度,探讨基于机器学习的金融预测模型构建及其在量化投资中的应用。 一、什么是机器学习? 机器学习是计算机科学的一种人工智能方法,通过对数据的学习,让计算机...
随着机器学习模型在量化投资领域的广泛应用,我们在此前的《Alpha掘金系列之九:基于多目标、多模型的机器学习指数增强策略》、《Alpha掘金系列之十:机器学习全流程重构》和《ALPHA掘金系列之十二:排序学习对GRU选股模型的增强》中,分别深入探讨了结合树模型和神经网络模型的机器学习量化选股架构、模型训练中的标签选择等细...
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