什么是无监督学习（机器学习）
什么是无监督学习？
顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。
例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一
由qxiao创建，最终由qxiao更新于
顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。
例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一
由qxiao创建，最终由qxiao更新于
机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是，在浩如烟海的机器学习算法中，到底哪种算法能取得更优的预测效果呢？发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型，随机森林可以取
由ypyu创建，最终由ydong更新于
由iquant创建，最终由qxiao更新于
由iquant创建，最终由qxiao更新于
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由iquant创建，最终由iquant更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由qxiao创建，最终由iquant更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由iquant创建，最终由iquant更新于
[https://bigquant.com/codesharev2/353ca05c-8eb3-4076-8545-318fbdfbe4b2](https://bigquant.com/codesharev2/353ca05c-8eb3-4076-8545-318fbdfbe4b2
由iquant创建，最终由iquant更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由iquant创建，最终由qxiao更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
由ypyu创建，最终由iquant更新于
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
由iquant创建，最终由iquant更新于
由qxiao创建，最终由qxiao更新于
由ypyu创建，最终由iquant更新于
由clearyf创建，最终由qxiao更新于
由ypyu创建，最终由qxiao更新于
由clearyf创建，最终由qxiao更新于
本文以双均线策略为例，如何开发一个传统的趋势跟踪策略。
在BigQuant策略平台上，除了开发AI策略，还可以开发传统策略，比如趋势跟踪、套利、事件驱动策略、多因子选股策略。本文以双均线策略为例，帮助大家更好地理解[BigQuant回测机制](/doc/bigquant-N3sndR
由iquant创建，最终由iquant更新于
本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。
相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、
由clearyf创建，最终由bqczzo53更新于