量化机器学习系列分享(三)逻辑回归与优化方法
1. 逻辑回归
1.1 分类问题的定义
分类问题的标签是离散型的变量,我们的目的是用特征,来预测标签归属于几个类别当中的某一种
- 如果是预测标签属于两个类别当中的哪一种,就叫二分类问题,比方说预测股票明天是涨,还是不涨,两个类别
- 如果是预测标签属于多个类别当中的哪一种,
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分类问题的标签是离散型的变量,我们的目的是用特征,来预测标签归属于几个类别当中的某一种
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上次分享我们提到过,模型的好坏评价标准,是模型在测试集上的预测是否准确,好比一个学生在期末考试当中拿高分才是学的好
模型在测试集上的预测误差(Error),可以分为三种来源
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人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域
人工智能的子领域示例:
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从常规思路分析,高收益策略需要,抓近期热门策略,波动大,才有机会产生高收益,但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效,所以,在选定近期热门票的基础上,需要在不同的市场行情下,选用不同的选股逻辑去应对。
步骤:
一、定义表达市场情绪方面的因子,如:
#当天涨停数比例
grou
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海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特(William Eckhardt)的一段赌约:Dennis认为优秀的交易员能够后天培养,Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质,不可培养。直到有一次Dennis在新
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![{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.r
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涨停股票数量多的一定是热门的。想要获得超额收益,就要向涨停股多的地方靠近。当你也认同这个观点,就来订阅学习吧。
视频从市值,板块,行业维度介绍了统计涨停数量与使用经验,从5日行业涨停统计介绍了如何查找热门行业,还有15日平均涨停数量如何查看市场强度。
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本贴最早于2022年1月份创建,因平台升级之前分享的源码不能正常运行,分享个新的源码共大家借鉴
基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装,可实现小白1天内快速入门,附带的源码策略年化收益81%,基于此策略打开你的量化入门之路。
策略介绍: 平台策略主要分成二种,AI策略、自
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首先解释一下标题: CNN:卷积神经网络(Convolutional Neural Network), 在图像处理方面有出色表现,不是被川普怒怼的那个新闻网站; 股票涨跌:大家都懂的,呵呵; 股票图片:既然使用CNN,那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好
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GitHub 代码库: ScanPay
在支付领域,开源项目ScanPay崭露头角,为商户提供多样化的加密货币代收代付功能,包括USDT-TRC20、USDT-ERC20等。本文将ScanPay与行业领先者S
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当数据超过100G,保存到数据表里面就会出现超时的情况
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我知道这里要有图。 让我先装一下 资金量不大 好歹赚了点肉碎钱。
果然是低吸富三代。。。。反包是真爱!
不知不觉,龙头反包的策略我已经开源了一个多月了,不知道大家魔改之后有没有新的提高。
最近我又尝试了一种新套路叫做 龙头首阴反包 还有各种反包的新姿势。。。。今天终于让我吃到肉
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不多BB,上图
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一、实盘跟策略的小技巧
老师谈到他跟该反包策略时,策略上涨进入往往追到高点,之后就下跌回调;而策略向下回调时介入,则可能进入上涨阶段,吃到完整的一波行情。所以可以把策略当作股票来买,即回调或低位时买入。同理,天梯上的策略也要注意不要最高点时介入,因为容易成为高点向下,而回调但策略未失效时介入,则可
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基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装,可实现小白1天内快速入门,本文绝对干货,附带的源码策略年化收益112%,2年累计收益327%,属稳妥型策略,可用于实际实操,基于此策略打开你的量化入门之路。
策略介绍: 平台策略主要分成二种,AI策略、自定义编码策略。 **
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手滑了一下~ 一下子完成了一年的指标。 休息了。
市场不好的时候,资金大部分都转去做投机,ST或者次新,那么作为弹性最大的新股,肯定是优先炒作的对象,
早上随手买了 懵鼓里 对 我现在还被蒙在鼓里 都不知道为啥能这样涨。。
所以今天的三只新股 都被疯狂炒作,有幸能作为历史的参
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策略回撒2个月,找人帮忙
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sss
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我自己挑选了200个左右的龙头股,以后也会陆续添加,不包括创业科创板。熊市有指标让策略停止运行,降低风险。现在准备开始实盘,希望实
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12月7日,BigQuant发布年度重磅报告(https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI),发布了Deep Alpha-CN
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我有个年化7000%的策略,但我不会写因子,现在找人合作,
我的要求高,不怕困难的,可以试试
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