DeepAlpha因子挖掘
导语
Deep Alpha是借鉴深度学习模型应用于金融量化投资领域的系列AI模型，包括全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet等。其中Deep Alpha-DNN是采用基础量价数据，模仿动物神经元的激发模
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玩转多因子&多策略组合
导语
从Fama提出多因子模型后，多因子被广泛应用，如何把多因子应用于实际投资场景中。本节课将详细讲解基于成长因子的指数增强策略和基于AI模型的指增策略。
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交易引擎工作机制
导语
BigQuant平台回测机制是把每一个K线当做一个事件，按照时间发生先后顺序，即从左往右依次运行。在新的事件发生时，即出现了包含高开低收四个价格的K线，回测程序会调用这个K线的数据。如果触发了交易条件信号，则产生订单。
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利用遗传算法自动因子挖掘
导语
因子挖掘，也是我们常说的特征构建是策略模型的重点，利用算法可以构建更多复杂性较高、人脑难以想到的因子，本次课程将讲述如何利用遗传算法挖掘因子。
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高频因子构建
导语
高频数据是目前顶级量化基金的重点布局领域，高频因子研究系统满足了用户可实现高频数据的挖掘需求，包括数据横向扩容、性能优化、高频因子抽取、分布式数据挖掘等功能。实现了从小数据、单机环境、经验规则到大数据、集群算力、AI算法的跨越式发展，研究人员不再受限于数据规模小、单机算力低，即可利用机
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优化Transformer模型
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策略评估
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AI选股-模型可视化
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AI算法：DNN-基准模型
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1DCNN选股
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DNN选股
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AI算法：DNN-基准-按年滚动回测
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基于因子的smartbeta指数构建
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DNN-基准模型
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2001 - Random Forests
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2012 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
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2013 - Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
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2014 - Generative Adversarial Networks
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2015 - Deep Residual Learning forImage Recognition
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2016 - Mastering the game of Go with deep neuralnetworks and tree search
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2017 - Attention is all you need
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2017 - Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model
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2018 - Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
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2019 - Graph Transformer Networks
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2020 - Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer for Stock Movement Prediction
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