Tensorflow模型量化最佳策略 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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主流量化交易的几种策略模型

量化策略可以简单分为三类，分别是Alpha策略、CTA策略以及高频交易策略 1.Alpha策略 Alpha策略包含不同类别：按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha...全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。...顺便说一句，这三个类型的量化策略按入门难度来说，最难的肯定是高频交易，其次是Alpha策略，最容易入门的则是CTA。当然，这并不是说高频交易就是整体来讲最难的策略类型。...这三种策略想要做好都是非常难的。个人认为，想要做好一个策略，最难的应该是Alpha。因为好的Alpha策略可以管理几十亿，甚至上百亿的资金规模，每年带来上亿元的收益。...所以个人认为Alpha策略的顶尖团队是市场上最精尖的一批人继续说CTA策略，CTA的核心在我看来在于分散投资具体来说是以下三个维度：多品种、多策略以及多周期。

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TensorFlow 模型优化工具包 — 训练后整型量化

自推出该工具包以来，我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization...注：量化感知训练链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/quantize 总之，如果用户希望减少...模型仅需少量数据实验中发现，使用数十个可表明模型在执行期间所见内容的代表性示例，足以获得最佳准确率。...我们希望尽可能简化量化方法。因此，我们很期待能够通过某种方法在训练后实现模型的量化！但是，我们也明白，某些模型在通过量化进行训练时已经拥有最佳质量。所以，我们也在致力开发量化感知训练 API。...同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！文档和教程您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。

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模型量化

下图显示不同量化策略对速度的提升影响 ? 量化卷积过程 ? 加速策略： AND, XOR and bitcount operations 训练过程 ? 分类性能对比 ?

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量化交易策略基本框架

一、搭建一个简单的交易策略 1、策略先看一个非常简单的交易策略：为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样： 2、什么是“初始化+周期循环”框架？...为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环：初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如，准备好要交易的股票。...3、如何把策略变成计算机可执行的程序? 通过编程将策略写成计算机可识别的代码，具体说，我们这里是用python这门编程语言。...另外可以用聚宽的向导式策略生成器，这种方法是不需编程的，但灵活性上难免是远不如写代码的。 4、如何将策略写成代码？...-策略列表，点击新建策略 2.进入策略编辑页，左侧就是策略代码编辑区域，初始会默认给你提供代码模板，全删除后写入我们的代码就好了。

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量化交易：Dual Thrust策略

Dual Thrust策略起源于20世纪80年代，由美国著名交易员和金融作家Larry Williams首次提出。这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。...策略原理Dual Thrust策略的核心思想是利用市场的波动性来捕捉趋势。Dual Thrust策略主要依赖于两个关键参数：Range和ATR（平均真实波动范围）。...该策略通过计算上轨和下轨两个阈值，来判断市场的多空方向。当价格突破上轨时，策略认为市场处于多头趋势，进行做多操作；当价格跌破下轨时，策略认为市场处于空头趋势，进行做空操作。...在聚宽平台运行Python代码选股方式在Dual Thrust策略中，选股方式相对简单。选择一个特定的合约作为交易标的，例如螺纹钢（SHFE.RB）。在策略初始化时，订阅该合约，并设置相关参数。<

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轻量化 Jenkins 最佳实践

前言今天分享主题主要分成三个部分：第一部分，Jenkins跟持续交付；第二部分，Jenkins轻量化思路；第三部分，Jenkins高可用实践。...2.6、轻量化解决之道那么轻量化的概念到底是什么意思呢？...那么在实践Jenkins轻量化解决之道的过程中，我总结了一些套路和体系，其中以下八点内容希望可以帮助大家解决一些实际生产工作中Jenkins的性能问题，同时扩展大家的思路，共同探索Jenkins应用的最佳实践...2.6.1、最佳实践一、分布式架构。 ?...就是通过Webhook的方式，在流水线2.0的最佳实践里面已经实现了这种方式，也欢迎大家参考。 2.6.5、最佳实践五，合理的使用插件。 ?

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量化金融策略开源框架：QUANTAXIS

QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案，是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。

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量化分析经典策略总结

本文转载自：掘金量化量化分析经典策略总结菲阿里四价(期货) 原理菲阿里四价同 R Breaker 一样，也是一种日内策略交易，适合短线投资者。...提到 Alpha 策略，首先要理解什么是 CAPM 模型。 CAPM 模型于 1964 年被 Willian Sharpe 等人提出。...为了提高策略速度，以 6 个行业为例进行演示。第一步：确定行业指数，获取行业指数收益率。第二步：根据行业动量获取最佳行业指数。第三步：在最佳行业中，选择最大市值的 5 支股票买入。...backtest_commission_ratio=0.0001, backtest_slippage_ratio=0.0001) 小市值(股票) 原理因子投资提到量化策略...由此产生了小市值策略，即投资于市值较小的股票。市值因子也被纳入进大名鼎鼎的 Fama 三因子模型和五因子模型之中。 A 股市场上规模因子是否有效？

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python实现量化交易策略

python实现量化交易策略 1 前言相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。...基于这种思想，我们用相关性来构建策略。...到这里就构建了我们的策略。 3 买股方案前文根据2020年1月1日到2020年12月31日的数据构建策略，用于2021年1月1日到2021年3月31日交易。...4 评估策略上文我们得到了买股方案，最后需要进行回测，我们用收益率，夏普率，最大回撤等指标来评估策略的优劣性，收益率和夏普率越大越好，最大回撤越小越好。...一个好的策略是需要不断调参不断测试的。本文的策略虽然在2020年第一季度中收益率为5.858%，但没有考虑交易费用，实际收益大约4%。再次强调，本文仅供交流学习参考，不构成任何投资建议。

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如何训练一个小而精的AI模型？轻量化策略解析

如何训练一个小而精的AI模型？轻量化策略解析在当今人工智能领域，深度学习模型的性能与体积往往呈正相关。然而，在资源受限的环境下，如移动设备或嵌入式系统，大型模型的应用受到严重限制。...因此，轻量化模型设计成为了一个热门的研究方向。本文将深入探讨如何训练一个小而精的AI模型，并通过实例解析轻量化策略的实现方法。...因此，轻量化模型设计的目标是在保持模型精度的基础上，进一步减少模型参数量和计算量。二、轻量化策略解析1....模型量化：降低参数精度模型量化通过将高精度的浮点数（如32位浮点数）转换为低精度的表示（如8位整数），从而显著减少模型的存储需求和计算复杂度。...例如，MobileNet通过深度可分离卷积的设计策略，成功将模型参数量大幅减少，同时保持了较高的精度。

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浅谈机器学习、量化投资与 TensorFlow

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。...我看到了这个网站： http://playground.tensorflow.org，如下图所示： ? 这个网站是谷歌开源的深度学习框架 TensorFlow 的一个示例网站。...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？

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大模型压缩与效率优化：量化、剪枝与蒸馏的协同策略

大模型压缩与效率优化：量化、剪枝与蒸馏的协同策略引言：大模型部署的效率困境当前，GPT-4、LLaMA等百亿甚至万亿参数大模型在各类任务上展现出卓越性能，但巨大的计算开销和内存占用严重限制了其实际部署。...单一优化技术往往只能在特定维度带来有限改进，而量化、剪枝与蒸馏的协同策略正在成为解决这一困境的关键突破。本文将深入探讨这三种核心技术的协同优化机制，并提供完整的代码实现。...""" print(f"执行量化: scheme={scheme}, bits={bits}, per_channel={per_channel}") # 转换为量化模型...自适应压缩调度器class AdaptiveCompressionScheduler: """自适应压缩调度器：根据模型状态动态调整压缩策略""" def __init__(self...协同策略的核心优势互补性优化：量化减少数值精度开销，剪枝减少结构冗余，蒸馏保持知识完整性协同增益：组合策略的效果优于单一策略的简单叠加自适应能力：可根据硬件约束和精度要求动态调整压缩策略2.

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显卡突围 “量化魔法”，由数值精度到量化策略介绍

灵活性高，可针对不同硬件和应用场景定制量化策略（如不同层采用不同位宽），平衡压缩率与精度。...• BF16 → INT8量化：通过分块或通道量化策略，将BF16权重转换为INT8 • 激活值量化：在线动态量化（分块或逐token)。...• 在线量化适配：在推理时复用AWQ的分组缩放策略，并集成GPTQ的反量化参数，实现动态精度补偿。...总结： AWQ与GPTQ的混合策略通过动态权重保护与全局误差修正的协同，为DeepSeek模型提供了一种高精度、低损耗的INT8量化方案。...既继承了AWQ对关键路径的精细化保护能力，又通过GPTQ的数学优化进一步补偿量化误差，实现在压缩率、推理速度和模型精度之间的最佳平衡，为边缘端和大规模部署场景提供高效支持。更多精彩：

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【白话模型量化系列一】矩阵乘法量化

作者 | godweiyang 模型量化是模型加速方向一个很重要的方法，主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处：可以减小模型存储的体积。...我们假设的数值范围在之间，其实这个假设是合理的，例如一般深度学习模型参数初始化都是正态分布，那么数值范围就在之间。...总结如果矩阵乘法两个输入的范围都是关于零点对称的，那么计算公式为：「量化：」「反量化：」如果矩阵乘法其中一个输入是relu的结果，那么计算公式为：「量化：」「反量化：」当然还有很多其他情况...此外为了减小量化的损失，还需要在模型结构中插入伪量化节点，然后进行量化感知训练（QAT）。接着还需要将finetune后的模型存储为int8格式。然后还需要开发加载int8模型的推理加速库代码。...网上关于量化的优秀教程非常多，我不会讲太多理论上的量化知识，只会从实践的角度来白话一下我们在Transformer模型量化过程中做的一些尝试。

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TensorFlow-11-策略网络

今日资料：《Tensorflow 实战》－策略网络代码： https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents/blob/master/Policy-Network.ipynb...---- 今天要先来实现一下策略网络，就是要建立一个神经网络模型，可以通过观察环境状态预测出目前最应该执行的策略以及可以获得的最大的期望收益。...策略模型的训练方法是 Policy Gradients，好的行动会带来高期望值，差的行动会带来低期望值，通过对这些样本的学习，模型会逐渐增加，选择好行动的概率。...今天的代码是要用 Tensorflow 创建一个基于策略网络的 Agent 来解决 CartPole 问题。这个问题是一个经典的可以用强化学习来解决的控制问题。...每个环境信息包含四个值，例如小车的位置速度等，我们不需要编写逻辑来控制小车，而是设计一个策略网络，让它自己从这些数值中学习到环境信息，并制定最佳策略。

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PyTorch模型静态量化、保存、加载int8量化模型

所以当前不同的量化算法和优化策略往往是寻找一个恰当的[α,β]，使得 clip 和 round 操作导致的误差较小。...8、模型的量化粒度根据不同的模型量化参数选择范围，可将模型量化的粒度分为：通道量化（Per-axis/per-channel）：对tensor的单个轴有单独的量化参数，如per-channel就是weight...PyTorch模型训练完毕后静态量化、保存、加载int8量化模型 1....：模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化，本文从一个工程项目（Pose Estimation）给大家介绍模型训练后静态量化的过程。...量化模型加载进行推理注意：量化后模型的forward代码稍有改动，需要在模型输入前后安插量化和解量化。如下示例：量化和解量化在pose_estimation.py文件34-86行可以看到.

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智简模型，边缘智能：AI 轻量化与边缘计算的最佳实践

模型轻量化与优化方法模型量化通过将模型的权重和激活值从 32 位浮点数压缩到 8 位甚至更少的精度，可以大幅降低模型的存储和计算需求。...轻量化图像分类实战以下是一个基于 Python 和 TensorFlow 的案例，通过量化和知识蒸馏，部署轻量化模型到边缘设备。...import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import load_modelfrom tensorflow_model_optimization.sparsity...]quantized_model = converter.convert()解析： TFLiteConverter： TensorFlow 提供的一个工具，用于将原始模型转换为 TensorFlow...参考资料TensorFlow 官方文档 Edge AI 案例分析 AI 模型压缩与加速论文

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TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践

量化是一个总括术语，用比32位浮点数更少的空间来存储和运行模型，并且TensorFlow量化的实现屏蔽了存储和运行细节。...图5 均匀量化和非均匀量化的对比图 TensorFlow下的模型压缩工具我们以TensorFlow下8位精度的存储和计算来说明。...图6 生成量化后的模型quantized_graph.pb运行结果量化过程的实现 TensorFlow的量化是通过将预测的操作转换成等价的8位版本的操作来实现。量化操作过程如图7所示。...图7 TensorFlow下模型量化的过程图7中左侧是原始的Relu操作，输入和输出均是浮点数。...曾任职百度研发工程师，目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的压缩工具链，包括模型量化、剪枝。

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模型量化-学习笔记

神经网络模型一般有较好的抗干扰能力对噪声不敏感，量化相当于对原输入加入了大量的噪声, 对模型的精度一般不会造成太大影响.为什么用低精度数量化后性能可以提升?...1.5 解决方案根据模型不同的参数的统计情况, 选择不同的参数量化方案.最大化模型量化前后参数分布的相似性, 从而将量化的损失最小化二....图片(3) PTQ的特点速度快, 无需重新训练模型。量化方案的即插即用, 方便进行组件化。对量化后模型精度控制较弱。...(2) 量化过程从预训练模型开始，在不同网络层中添加量化操作利用若干epoch模型进行调优, 模拟在推理过程中发生的量化过程通过训练学习量化参数，减少量化模型和与预训练模型之间的精度损失.图片(3) QAT..., 就会把离散点噪声给放大从而影响模型的精度.不同模型的不同层的分布差异也非常大, 所以需要对每个模型的每一层都有一个阈值这种量化方式叫做逐层量化, 也可以对每一层每个通道都进行独立量化，这对精度也会有一个很好的提升

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拆解量化交易模型

量化交易看起来似乎就是用机器炒股，没什么大惊小怪的。但是我们拆解开量化交易的模型，您就知道其中的奥秘了。首先是输入环节：假如你是量化交易建模师。...我们把常用的一种多因子选股的模型展示给大家。各种因子，您就可以理解为是炒股要看的内容。比如普通人要看公司、行业、估值、成交量、业绩等。这些都可以作为因素，将其内含数据包输入到程序里，当做因子之一。...接下来进入策略筛股阶段。...这里需要注意的是量化交易，区分高频、中频、低频交易。比如高频交易，在A股现实的T+1大环境里，其实做不了真正的高频。一般一周换手一次以上都算高频。中频一般都是一个月或者几个月换一次手。...上述讲的各种模型也不是一成不变的，管理人会根据市场变化实时调整因子和策略。

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