《华泰金工深度学习量化研究》alphanet GNN和GAN——Deep Alpha 海内外最佳实践探索研讨会
1、华泰人工智能系列研究:四年五主题四十七篇研究
首先非常感谢BigQuant的邀请,这里我替换了一下标题,主办方给
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主题:The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions
演讲人:关子敬 先生 Kevin Kwan 彭博亚太区量化及数据科学专家
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近年来互联网上各种陷阱频频发生,特别是疫情期间以及结束以后,很多人都掉入网上各种平台的陷阱当中损失惨重,最近,我遇到一个朋友他就遭遇了此种事情,他本来以为这种平台应该是比较可信的,结果万万没想到,在投入进入一段时间过后,平台方就找了个系统维护的理由不给他出款,说是等系统恢复了才可取款,可是都过去一个
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穆忠煜说:很多人脑海里出现这个问题后,无非就两个选择,要么继续无脑的送钱进去,想快点把输得打回来,结果你越这么想,就越容易输,然后越陷越深,越输越多,然后到最后输个精光,看见自己的余额为0了,人也就冷静下来了,然后开始追悔莫及。要么就及时止损,先冷静思考,选择戒了。不过后者几乎很少人能够做到,因为人
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新版知识库还没办法贴图,那我们这边就长话短说把~
上一年4月份做的天蝎座0.6 至今已经跑出了将近500%的收益
很多朋友都想知道这样的策略就怎么做的~,其实要点也不难,想了解的
也可以加入伙伴们的bq-策略实战开发讨论群(1群已满),这里有许多天梯的策略高手,每天都在讨论
很多模
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在这里,你可以找到策略天梯上面的许多老面孔,jim,senven,tkyh,anzhi,cong ,cheng总等等,
还有一些量化爱好者也在加入我们,(一群已满)小伙伴我们一同学习,我们一同交流,一同成长,偶尔唠唠家常,
平常会讨论一些研发策略方面的心得,也会吐槽一下这令人又爱又恨的市场,偶额
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棋手柯洁研究了大半年的围棋软件,竟然发现人类关于围棋的认知“全都是错的,……甚至没有一个人沾到围棋真理的边”。
而在投资上用了人工智能后会我们发现,人类过去关于投资的认知也可能都是错的
用户小a从事量化投资快三年了,在我们的平台上,做出了非常漂亮的结果,符合他过去的经验逻辑,但效果
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作者:Harry Nicholls编译:caoxiyang
你有没有想过如何使你的交易策略自动化并增加交易利润?在本文中,我们将介绍算法交易的基本知识,好处和风险。准备好开始自动交易吧! ![](/community/uploads/default/original
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想到哪里写哪里,最近总结,把思路捋直了再说。 2017年开始接触策略下半年开始了解bigquant。之前在JD。。。。后来。。。。 2017下半年到2018年上半年策略从A策略开始接触,B从A升级过来, B到C策略建立,经过上千次的回测和修改,18年下半年放下休息,等结果。 这期间A建立之后做了几十
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在《量化研究每周精选-20170822》看到了一篇文章
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之所以需要查看中间变量的数值是因为我们有时在编写策略、策略调试中需要检查中间变量的数值是否正确,具体方法见下:
[https://bigquant.com/experimentshare/318dd5e24d3a4578b858f4a1226aca3b](https://bigquant.com/
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很多时候需要为非专业人士解释机器学习,本文提供以下参考。
1.机器学习意味着:从数据中学习
机器学习目前风头正劲,AI也是热搜词汇。只要将合适的数据放入合适的模型,许多问题可以迎刃而解。如果能够帮助你宣传,就叫它AI吧。但请记住,AI,除了在学术界以外,常常是大家可以随意使用的热门词汇,
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自 BigQuant AI策略详解 继续讨论: @soft05jun
拟合是一种学习能力,过度拟合是机器学习方法重点
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作者:Mybridge
翻译:BigQuant
我们比较了2017年全年近2万篇关于**机器学习应用
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作者:James Le 编译:caoxiyang
在机器学习中,有一个叫做“世上没有免费午餐”的定理
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作为平台的铁杆用户,本文主要分享下使用StockRanker模型来实盘交易的一些经验。
在机器学习领域,预测的结果依赖于:数据、算法和特征,因此真正好的策略一定是特征选择和特征构建非常好。
平台的StockRanker模型策略生成器只是搭建了一个策略框架,输入不同的特征就可以看到不同的策略效果。
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