Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading
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摘要
本研报系统介绍了机器学习（ML）在量化交易策略设计与执行中的全流程应用，涵盖市场、基础与另类数据的获取与处理，因子研究与综合，策略回测与评估，以及基于深度学习及强化学习的前沿技术。并通过丰富的Python实操（如使用zipline、alphalens、pyfolio、xgboost、pymc3套件），深入剖析了量化因子构建、模型训练调优及多种机器学习算法在投资中的具体实践与挑战，推动投资者构建基于智能算法的高效投资策略 [page::2][page::19][page::26][page::44][page::107][page::136][page::165][page::193][page::242][page::278][page::302][page::331][page::369][page::407][page::436][page::459].
