导语

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的

LSTM 的闹剧

随着深度网络的越来越普及，软件开发人员越来越容易对其进行实现，毫无疑问，很多开发人员会用他们熟悉的基于股票价格的预测来训练长短期记忆网络。我见过好几篇论文，展示了如何通过把历史资产价格用于LSTMs训练然后得出“完美地符合”现实的结果。

我相信你也曾怀疑过这些说法都只是一

文献回顾

回顾价值策略

价值策略通俗地讲就是买入便宜股票，卖出昂贵股票，思想非常简单和直观。但是实际操作上这非常困难，因为我们没办法直接观察股票的真实价值。投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股票内在价值。在股票市场中，最传统的方法就是通过会计报表的各个条目得到企业估值，

https://bigquant.com/experimentshare/2a2e6ae0e7a845b09c69d677b4d61f2c

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在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。

因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，

https://bigquant.com/experimentshare/3fd8932ac3644a508a62981a05c55dce

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https://bigquant.com/experimentshare/3cd3de646cfc44ac82c56535616dde0b

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导语

遗传规划算法是目前比较常见和主流的数据挖掘算法之一。它是根据适者生存、优胜劣汰等自然进化机制来进行搜索计算和问题求解。

本文不作过多关于遗传算法的原理介绍，相关原理可以参考之前的wiki文章：<https://bigquant.com/wiki/doc/suanfa-python-M

导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 **时间序列的

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图

https://bigquant.com/experimentshare/57c7495eba374b90b4d5747154df41b8

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TensorFlow

Google 2015年11月开源的人工智能系统 数据流（flow）图技术来进行数值计算

节点：数据 / 值运算 边：多维数据（tensors - 张量，python numpy ndarray）的流动

步骤及元素

构建图：将计算流程表示成图 执行图：通

导语

Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。

Python是什么？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScri

导语

本文介绍了Python中非常重要的数据类型——字典

附件:字典的使用

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导语

本文介绍Python编程中非常重要的函数调用与定义的相关知识点。

[https://bigquant.com/experimentshare/8dba3693963948e88c7af73f098c4e5d](https://bigquant.com/experimentshare/

导语

在上一篇文章《初始协整》我们已经对协整有一个直观的认识，本文将进行深入理解协整。

[https://bigquant.com/experimentshare/e9455167fd3449da84b651f16f8b41e6](https://bigquant.com/experime

导语

这是本系列专题研究的第四篇：基于卷积神经网络CNN的深度学习因子选股模型。卷积神经网络（Convolutional Neura

导语

研究过集成学习中的 随机森林和XGBoost后，本文将介绍一种更传统的机器学习方法：**S

导语

对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。

特征有多重要

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特

导语

本文介绍了协整的初步内容。

协整

直观理解

协整是什么这个问题回答起来不是那么直观，因此我们先看下图，了解一下具有协整性的两只股票其价格走势有什么规律。

![图1  两只协整股票的走势](/wiki/api/attachments.redir

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

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导语

本文我们将讨论如何使用离散度来描述一组数据。

[https://bigquant.com/experimentshare/715478967ce0434487537359999464be](https://bigquant.com/experimentshare/715478967c

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