随着再度升级的AlphaGo战胜了柯洁大魔王，最近很多金融媒体又在热烈的讨论将人工智能运用到量化投资领域，小密圈和QQ群里也有很多朋友对此很好奇。...其实在80年代的时候，华尔街就已经将人工智能技术运用到投资上去了。最新技术第一应用场景肯定是金融投资领域。 最近一直在思考， 怎么才能给没有任何基础的人，深入浅出的讲解清楚人工智能？...当然想要完全理解后面的原理，肯定是需要投入很多时间，至少是硕士课程一个学期的学习量。...在6月8日的时候，我做了一次直播《浅谈机器学习和量化投资》，主要聊了以下内容： 机器学习可以做什么？ 机器学习如何解决量化投资问题？...使用TensorFlowk可视化演示机器学习原理 现将直播内容整理成视频： ? - END -
如今伴随着人工智能大火，很多研究人员开始使用机器学习来制定各种交易规则和策略。就这样，机器学习与量化投资就挂上了关系。...将机器学习应用在量化投资领域，最大的优势就是可以发挥机器学习的能力，使用机器来发现人类不容易发现、不容易解释的规律。 4如何学习 你可能要问，想要掌握机器学习与量化投资这项技能，需要学习什么。...至于金融知识嘛，既然是搞投资，不懂金融还谈什么投资。 5资料福利 上面的所有都只是关于量化投资以及机器学习在该领域应用的理论简介。...这不，为了避免大家只会纸上谈兵，这里给大家送上了一波福利：机器学习与量化投资实战视频，并且包含了实战代码，整个文件夹大约7G。 ?...想要获取的话，关注公众号，并在后台回复关键字：ML与QI，即可查看领取规则。这里解释下关键字（ML表示机器学习的英文首字母缩写，QI表示量化投资的英文首字母缩写），推荐直接复制关键字，避免出错。
量化投资对很多人来说似乎很神秘，以至于大家经常把投资过程本身称为一个“黑盒子”。...David kriegman教授在本次网络研讨会，阐明Two Sigma研究人员如何将序列深度学习应用于量化投资。...图片来自：Two Sigma 接下来的分享分为两大部分：第一部分介绍了Two Sigma的量化投资的流程线，以及各流程中与深度学习结合的过程；第二部分介绍了常见的用于序列预测的深度学习模型。...可以看到，这还是一个传统的因子模型的构建流程，只不过在不同的流程中找到了深度学习的应用场景。所以整体还是基于传统投资框架，用深度学习进行局部优化与提升。...但在量化投资的应用并没有深度学习那么广泛。
在人工智能与其他行业的碰撞中，人工智能与量化投资的结合无疑是一颗最为璀璨的明珠。安信证券金融工程部与CFA中国上海携手，量化投资与机器学习公众号有幸受邀。...1、机器学习与CTA 演讲嘉宾：付超 现任某资产公司创始人，曾任明汯投资宏观对冲部负责人，富善投资CTA策略组合副主管。...2、机器学习与A股的量化投资 演讲嘉宾：吴振翔 现任汇添富基金指数与量化投资负责人，长期从事A股市场的量化研究和投资，目前管理多只量化和指数公募基金，团队对机器学习在投资上应用有一定的实践和体会。...3、机器学习量化价值挖掘初探 演讲嘉宾：沈天瑞 | CFA 沈天瑞博士现任垒土投资创始合伙人兼首席投资官。剑桥大学认知脑科学博士、认知心理学硕士；复旦大学光源与照明学士，15岁参加高考进入复旦大学。...4、自然语言处理在金融市场预测中的应用 演讲嘉宾：魏鹏 中科大机器学习硕士，量化投资与机器学习公众号编辑部成员。量化投资与机器学习公众号是目前是微信量化领域搜索排名第一的公众号。
一、互联网的核心逻辑 互联网是将计算机连接在一起的信息网络，计算机是通过二进制的核心逻辑进行存储和计算的高级数学机器。...量化投资应该就是在这种背景下提出的，应该说，量化投资就是互联网金融一直在走的一条路。...2.基于大数据的存取、挖掘与处理技术：我们认为随着数据量不断的加大，对互联网技术的要求也会越来越高。无论是大数据的存储和提取还是高效的处理以及学习，都需要技术支持。...3.基于互联网技术和金融深度理解的量化投资：我认为未来互联网金融未来最重要的方向还是在量化投资上，技术和金融的深度结合，还是如何利用高效的技术做分析。...虽然量化投资不能解决所有问题，但在一定的时间段内还是能够给金融机构带来相当丰厚的收益。人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。
来源：The Web of Science 经济学中只有不到1％的期刊文章提及与ML相关的术语，例如分类器、聚类、神经网络、机器学习。...基于计算机的统计方法（ML） ▍什么是ML（机器学习）？...▍机器学习对过拟合的解决方法 1、每种过拟合类型都有几种ML解决方法。...4、更准确的说法是： 在错误的方面，ML（机器学习）过拟合 在正确的方面，ML（机器学习）比传统方法更能抵抗过度拟合 5、当涉及到非结构化数据的建模时，ML（机器学习）是唯一的选择： 典统计学应该作为ML...（机器学习）课程的准备课程来教授，重点是防止过拟合！
请注意,本文不应该被作为投资建议。本文数据是基于之前观察到的收益来模拟的，和历史上的数据并不太一致。这些技术可以帮助了解如何更好地分配一个投资组合。...第四部分 这节将对投资组合优化系列做一个总结,我们将基于组合优化和测试结果对CAPM市场投资组合构建一个交易策略。 值得重申的是: 我所说不应该被当做投资建议。...这些技术可以帮助了解如何更好地分配一个投资组合。它不应该被当作是唯一的投资决策。如果你正在寻找的建议，还是找一个合格的专家比较好。...在1990年，他们因为这项工作与马科维茨共同获得了诺贝尔奖。CAPM是一个一般均衡模型。模型假定市场价格反映了所有可获得的信息并且反映一个标的的“公平”价值。...组合优化策略 这是我们的投资组合优化策略: 1.每个季度初,用上一季度收益计算市场投资组合。 2.对当前季度使用当前组合。
从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。编辑部花了很长时间，采访和咨询了很多研究人员。希望各位读者有所收获，如有不足，欢迎批评指正。...二、为什么机器学习重要 在传统的技术分析、量化投资中的具有业务背景的机理模型当中，举两个例子： ■ 例子1： 前段时间比较火的《跟踪聪明钱-从分钟线到选股因子》，作者认为聪明钱应该“订单报价更激烈”，...三、谈谈应用 既然已经说到，“量化投资领域中，所有需要重现规律的环节都可用机器学习模型代替”，就不用再问机器学习能应用在哪儿了。...■ 例子2：你认为股指期货Tick数据的盘口与成交与价格未来的走势有关，就可以用机器学习模型（神经网络、深度学习网络）学习过去数据中盘口价量与之后的价格走势的规律，再应用于当前；诸如此类。...PS 机器学习应用于量化投资的过程中仍有很多环节、细节尚未谈及，重述笔者今天最想分享的观点，就是量化投资中重现规律这一环节，可以考虑使用机器学习模型，或许会比主观建立的模型更加简单快捷、精细有效。
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。...从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。今日的推文，是编辑部人员对国外一篇关于深度学习在量化投资中的应用的博客论文进行了翻译。...前言 深度学习技术在交易中的研究 深度学习最近受到了很多关注，特别是在图像分类和语音识别领域。然而，它的应用似乎并没有广泛应用到交易当中。...与其他普通的网络不同的是，他们使用了张量神经网络学习语义组合。...投资组合模型 Heaton (etal.)(2016)试图寻找一个比生物科技指数IBB表现更好的投资组合。他们有目标地跟踪指数和一些股票，并尝试在大幅下跌的情况下仍然能跑赢指数。
从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。今日的推文，是编辑部人员对国内的所有券商金工团队做的机器学习的研究报告做了一个系统性的整理。希望大家有所收获。...获取本推文所有研报请看文章末端 系列文章（点击即可查看） 机器学习该如何应用到量化投资系列（一） 机器学习该如何应用到量化投资系列（二） 2010年08月11日——【渤海证券】 《基于 MT-SVM...2010年08月31日——【长城证券】 《基于 SVM 的量化择时方法》 •量化投资领域中，一个好的选股策略是比较容易实现的， 但择时就不是那么简单。...2016年05月09日——【东证期货】 《量化投资策略之机器学习应用（ 1）基于 SVM 模型的期货择时交易策略》 SVM 属于监督学习算法， 对于求解小样本、 非线性、 高维度问题具有优秀的泛化学习能力...基于机器学习策略在算法上和逻辑上与传统的多因子模型的区别,模型在一定程度上提供了较好的互补性,提高了收益的稳定性。
证券和股票市场的投资决策本质上就是一种在回报收益和投资风险之间权衡的决策。投资者需要早不同的投资产品间做出选择，同时也要考虑在选择出的投资产品上投放的资金比例，选择结果组成了一个投资组合。...传统的投资组合收益与风险分析集中在两个关键统计量上：均值和方差。均值是指投资组合的期望收益率，是组合中所有投资产品的收益率加权平均；方差指的是投资组合收益率的方差，用以刻画收益率的变化和风险程度。...根据投资组合理论，一个理性的投资组会在给定方差水平下调整投资组合资金投放比例使得期望收益最大化，或收益方差最小化。...计算机和模拟技术可以放宽投资组合理论中的假设约束，使得分析对象与现实更加接近。...假设一个投资者有初始投资资金200万元，经过分析，他选择了4个投资产品：大盘股、小盘股、国际股和政府债券，每个投资产品的期望收益率和收益标准差如下图： ?
3 传统量化投资方法 当前量化分析的原型可能是Barr Rosenberg提出的风险模型《The prediction of investment risk: Systematic and residual...7 树模型 在本章中，我们将讨论如何使用机器学习来提高传统量化分析的性能。 Barra模型只是单个风险因子的加权组合。有一种简单易行的方法可以改善这种情况。即考虑个体风险因子之间的相互作用。...8 深度因子模型 在传统的量化投资中，基金经理根据自己的经验来创建和选择因子，而深度因子模型的目的是通过深度学习来取代人的判断来捕捉单个因子的非线性。...该方法使用80个因子来预测每月的收益，并被证实能够超过线性模型和其他机器学习方法（SVR和随机森林）的预测。...量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于Quant、MFE、Fintech、AI、ML等领域的量化类主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险资管、海外等众多圈内18W+关注者。
前四期传送门： 【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法 【系列53】基于XGBoost的量化金融实战 【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑 【系列51】通过ML、Time Series...模型学习股价行为 今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。...前言 从高频到低频 机器学习在高频量化策略上应用更加容易。 从线性到非线性 机器学习下的非线性比线性更能榨取数据的价值，但也更容易过度拟合，因此需要合理使用。...设想和目标 运用机器学习对过去的模式进行识别，并预测未来。也即，用当前实时数据与过去所有数据进行模式匹配，若过去模式显示会大概率上涨下跌，则相应做多做空，否则不做操作。...同样的，首先用样本内的数据训练机器学习模型，然后用这个建立好的机器学习模型直接放入样本外数据进行检验。
众所周知，微信公众号很早就实现了根据关键字自动回复的功能，后台可以根据用户发送的消息设置自动回复，甚至自动和用户聊得有来有去。但是我们自己用的微信号却没有这个功能。...这次我开发的是一个微信机器人程序，可以管理你的个人微信号，进行收发消息、增删好友、文件传输和群管理等功能。配合图灵机器人，还可以让你的微信变成一个自动陪聊的微信机器人，是个很有趣的小工具。...前端和微信小程序只支持JS，那么就用JS。后端服务器只支持PHP，那么就用PHP。GPU计算需要OpenCL和Cuda，那么就OpenCL和Cuda。Unity需要C#，那么就C#。...所以我打算把Python捡起来学习一下，毕竟： 在学校做项目的时候，用过Django，访问起MongoDB是很方便。但是大概因为那时候PHP用得比较顺手，所以一直心有抵触。...作者的主要思路是利用Web微信的接口，进行相关的开发。这样用户就可以在扫码登录后，把微信托管在计算机上。这和我最初的猜想相差不远。 基本读懂代码的逻辑后，就开始思考改进的方向了。
最近大家都在讨论ChatGPT的应用，而且形形色色的段子都出来了，为了验证各种说法的对错，当然也未能免俗，决定做个尝试，第一步是让代码先跑起来，第二步是实现微信聊天机器人，第三步是实现自己想要的东西，呵呵...的计数方式 # temperature: 控制结果的随机性，如果希望结果更有创意可以尝试 0.9，或者希望有固定结果可以尝试 0.0 # top_p: 一个可用于代替 temperature 的参数，对应机器学习中...第四步，开发微信机器人 之前做过一个聊天机器人，再次运行后，发现不能用了，后来经核查，发现是网页版微信不给用了，只好又找了一个wxauto包，pip install wxauto即可 这个聊天程序有点像机器人在不停读取微信程序...无论是写文章还是聊天，效果均一般，但考虑到其通用性，已经算不错了，据说ChatGPT对中文语料的搜集存在很大的不足，自己后续会通过开源的GPT2对适合自己的数据做下训练，期待能得到更佳的结果吧 最后欢迎关注微信公众号...：Python与大数据分析
该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ 专栏内容 ✨— 【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 —✨ ✨— 【机器学习】梯度下降之数据标准化 —✨ ✨— 【机器学习】logistic分类回归算法...—✨ ✨— 第十届“泰迪杯“感谢学习总结—✨ 【机器学习】向量化计算 ---机器学习路上必经路 一、求解矩阵 二、例一 三、例二 四、写在最后 一、求解矩阵 在求解矩阵中，往往有很多很好的，经过高度优化的线性代数库...如下图（演示代码为octave(matlib开源版）） c++实现 三、例二 再看一个复杂一点的例子： （对梯度下降还不了解建议先食用文章：机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降） 在梯度下降...向量之间的运行， (其中： 图片 是一个实数， 是特征维度的列向量) 此时参数 也能同步更新，符合要求 四、写在最后 在面对，数据为百万级别，千万级别，或者特征为百万级别，特征级别，向量化计算对提高运算效率非常高效...，比for循环要好用得多，这在机器学习中是非常常见的，一定要掌握
微信机器人 前几天有人问我，你的微信是不是背盗号了，其实我是在测试聊天机器人 今天讲一下如何使用itchat来写一个机器人 准备环境 python3.x 我这里使用了 PyCharm 进行开发和测试 itchat...tchat是一个开源的微信个人号接口，使用python调用微信从未如此简单 使用它可以方便的完成 回复消息、搜索好友、被添加自动回复、获取好友信息等功能，当然功能不止于这些，这里我们用到了回复信息功能...itchat.auto_login() itchat.send('Hello, filehelper', toUserName='filehelper') 当你运行这段代码的时候，会弹出一个二维码，需要手机微信进行扫码登录...，登录成功之后，下一句会向文件助手发送一条消息，同时你的手机上方应该会显示“网页微信已经登录” 这样我们就可以给指定用户发送消息了 退出程序后暂存登陆状态通过如下命令登陆，即使程序关闭，一定时间内重新开启也可以不用重新扫码...f'wechat:user:{msg.get("ToUserName")}', msg.user.get('RemarkName', 'unknow')) # 因为图灵的user_id 为32位，而微信的
强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间...在有的应用中，奖赏可能仅与状态转移有关，即R:S×S ↦ℝ。 强化学习过程中，机器要做的就是通过在环境中不断尝试而学得一个“策略”π，根据这个策略，在状态s下就能得知要执行的动作a =π(s)。...实际上强化学习的策略相当于监督学习中的“分类器”，但是强化学习中没有标记样本，即每一步并不会知晓应该做什么动作，只有等最终结果揭晓，才能通过机器“反思”之前的动作是否正确来进行学习，因此，强化学习在某种意义上可看作具有...在实际应用中，我们希望利用类似方法通过强化学习获得这样一种投资策略，在当前的历史市场信息和已有的资产配置状态下，能够选择出能使长期累积收益最大的资产配置行为。...三、 如何利用强化学习？ ? ? 参考文献 1. 周国平.《机器学习》 2. Moody, John E., et al.
网页与微信小程序：一场轻量化应用的博弈在如今的信息时代，移动互联网已然成为主流，而在这一趋势的驱动下，应用形态也在不断演变。...微信小程序与传统网页，作为两种不同的应用形态，正如两条并行却又交织的道路，共同承载着用户的需求。今天，我们将深入探讨这两者的区别与联系，帮助你更好地理解它们的特性与使用场景。...微信小程序相比之下，微信小程序是依托微信生态的一种轻量化应用，不需要下载安装，用户只需通过微信扫一扫或搜索即可使用。...微信为小程序提供了丰富的API支持，如微信支付、位置服务等，大大扩展了其功能。优势：由于内嵌于微信生态中，用户粘性高，体验流畅，且依托微信提供的各类接口，能实现与微信深度集成的功能。...而开发微信小程序则需要掌握微信特有的开发语言（如WXML、WXSS）和微信的API。尽管微信提供了开发工具，但与网页开发相比，小程序的学习曲线稍高。
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？ 这类问题就属于情感分析问题。...因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。 由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。...3、向量化 有了上述基础，就能够将文档向量化了。...我们先看代码，再来分析向量化的意义： [python] view plaincopy # -*- coding: utf-8 -*- import scipy as sp import numpy...如果读者有兴趣，可以试试机器学习科研工作者使用的真实数据，来自康奈尔大学：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/。
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