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新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

简介

本文来自于MSCI研究，原文标题为《情绪因素在不同地区的表现如何？》

关键词：MSCI  |  全球投资  |  因子投资

作者：Howard Zhang

资料来源：MSCI 因子实验室。

情绪因素试图衡量不同群体对公司的看法。可以通过多种方式并从各种数据源中衡量情绪。许多情绪

导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

模版策略

导语

上篇报告介绍了集成学习里Bagging方法的代表算法随机森林，本文将着眼于另一种集成学习方法：Boosting，并

导论

异常值问题在数据分析中经常遇到，本文介绍了多种处理数据异常值的方法。

在金融数据分析中，常常会遇到一些值过大或者过小的情况，当用这些值来构造其他特征的时候，可能使得其他的特征也是异常点，这将严重影响对金融数据的分析，或者是影响模型的训练。下面将带大家学习一些关于异常点处理

第五讲:无模型预测 研究科学家Hado van Hasselt对无模型预测及其与蒙特卡罗和时域差分算法的关系进行了更深入的研究。

[https://www.youtube.com/watch?v=eaWfWoVUTEw](https://www.youtube.com/watch?v=eaWfWo

MDPs和动态规划 研究科学家Diana Borsa解释了如何用动态规划解决MDPs，以提取准确的预测和良好的控制政策。

[/wiki/static/upload/81/813ce39b-112f-4d7b-b034-1b584731213d.mp4](/wiki/static/upload/81

写在前面：

本文原载于[how-to-start-a-deep-learning-project](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/%40jonathan_hui/how-to-start-a-deep-lear

第11讲:多步骤和间歇政策 研究科学家Hado van Hasselt讨论了多步和关闭策略算法，包括各种减少方差的技术。

[https://www.youtube.com/watch?v=u84MFu1nG4g](https://www.youtube.com/watch?v=u84MFu1nG4

# 102
def func(a):
    '''
    a: 输入数组，已经排好序
    返回值：出现次数最多的元素，如果有多个，输出最早出现的
    '''
    dic = dict()
    for x in range(len(a)):

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

本视频课程包含python、pandas、numpy基础，配合在BigQuant平台上练习，掌握编程基础，读懂代码、编写简单的代码。

视频链接

[https://www.bilibili.com/video/BV1dE411d7Q4?p=2](https://www.bilibil

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

前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动

导语

这是本系列专题研究的第六篇：基于DNN模型的深度学习智能选股策略。本文简单介绍了和DNN相关的原理，并举了一个实例，具体展示了如何应用以及应用的结果。

DNN原理介绍

神经元

神经网络的每个单元结构如下：

![图1.神经元结构](/wiki/

导语

从AlphaGo到AlphaStar，深度学习的强大逐步展现给世人。那么，什么是深度学习呢？本文将简要介绍深度学习的框架以及流程。

从单层感知器开始

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，

导语

在上一篇文章《初识协整》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/codeshare/9079e4a0-c404-439a-aa78-7822fad5c86e](https://bigquant.com/codeshare/

导语

多元线性回归的应用比较普遍，本文将对其做相关介绍。

金融理论从资本资产定价模型(CAPM)发展到套利定价理论(APT)，在数理统计方面就是从应用一元线性回归发展到应用多元线性回归。在实际运用中，多元线性回归比较普遍。

一元线性回归研究的是一个因变量和一个自变量的

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

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