20180621--机器学习及其在金融市场中的应用2018-06-21.pdf,机器学习及其在金融市场中的应用 证券分析师 :曹春晓A0230516080002 2018.6.21 主要内容 1. 机器学习已广泛应用于各个前沿领域 2. 机器学习在金融市场中的应用举例 1. Lasso回归与商品期货价格 2. 使用决策树模型
1.机器学习算法可以从大量的金融数据中学习规律和模式,提高风险预测的准确性。 2.常见的机器学习算法包括神经网络、决策树、随机森林等,它们在不同的金融风险预测任务中表现出色。 3.机器学习可以用于信用风险评估、市场风险预测、欺诈检测等多个领域。 机器学习在金融风险预测中的优势 1.机器学习能够处理高维数据和复...
doi=10.1.1.261.3105& rep=rep1&type=pdf. [67]CREIGHTONJ,ZULKERNINE F H.TowardsbuildingahyG bridmodelforpredictingstockindexes[C]∥2017IEEEInterG nationalConferenceonBigData(BigData).2017:4128G4133. [68]ASSISC A S,PEREIRA A C M,CARRANO E G,etal.ReG strictedBoltzmann machinesfortheprediction...
.pdf 文档大小: 1.72M 文档页数: 26页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 1 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 论文--经济论文 文档标签: 机器学习 系统标签: 收益率机器学习股票预测资产视角 I研究报告2020年第12期(总第65期)2020年5月10日机器学习视角下中国股票资产收益率可预测性研究吴辉航魏行空张晓燕(鑫苑房...
y = norm.pdf(x, ser.mean(), ser.std()) return x, y def generate_norm_cdf(ser, N=None): if not N: N = ser.shape[0] _min, _max = ser.min(), ser.max() x = np.linspace(_min, _max, N) y = norm.cdf(x, ser.mean(), ser.std()) ...