【精品】全网人工智能机器学习免费资源汇总清单
作者:Robbie Allen
编译:BigQuant
早在21世纪初,我在编写关于网络和编程的书的时候,我就发现,互联网是一个很好的资源,但是它还不完善。 那时,博客已开始流行。但是YouTube还不是很普遍,同样Quora,Twitter和播客用户也很少。十年过后,我一直在潜心
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作者:Robbie Allen
编译:BigQuant
早在21世纪初,我在编写关于网络和编程的书的时候,我就发现,互联网是一个很好的资源,但是它还不完善。 那时,博客已开始流行。但是YouTube还不是很普遍,同样Quora,Twitter和播客用户也很少。十年过后,我一直在潜心
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文献来源:Beardsley, E. L., Robinson, J. R., & Wong, P. A. (2021). What’s my target? Individual analyst forecasts and last-chance earnings manag
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林晓明 S0570516010001 研究员 SFC No. BPY421
李子钰 S0570519110003 研究员
何 康 S0570118080081 研究员
SFC No. BRB318
**报告发布
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翻译:王宁 兴业研究分析师;孔祥 兴业研究首席金融行业分析师
**资产管理机构的未来是什么样的?**2021年10月Morgan Stanley发布了全球资产管理和财富管理观察报告《Global Asset & Wealth Management》,
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{{use_style}} ### 基础因子
平台内置基础因子数据,支持A股
表名: features_CN_STOCK_A_G300
| 字段 | 字段类型 | 字段描述 |
|---|---|---|
| date | da |
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本文转载自招商定量任瞳团队文章《基秘档案 | 南方MSCI中国A50互联互通ETF投资价值分析》
发布时间:2021年10月26日
MSCI中国A50互联互通指数是明晟公司最新推出的A股市场指数,其聚焦于大市值行业龙头公司,旨在反映A股市场上市值最高、最具行业代
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时间:2020 年 07 月 21 日
分析师:冯佳睿、张振岗
研究背景。我们在之前的行业轮动系列报告中挖掘了几大类的行业因子,例如,量价、宏观、情绪面、高频因子、预期基本面、历史基本面、公募基金观点等。 这些因子通常可以分为两类:行业本身的特征以及基于共同外生变量变动的行业预期收益
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过去我国企业热衷于通过海外并购等购买海外科技,然而2017年以来,信息技术等科技类行业的对外直接投资出现了断崖式下跌。2019高科技领域的海外并购交易金额与交易数量继续大幅下滑。在我国人口红利逐渐消失、高科技不再能轻易“舶来”的背景下,大力发展科技的需求十分迫切。因此可以看到,近五年国
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上周期权主要标的价格下跌,50ETF成交量下降,300ETF成交量上升
上周上证50ETF收于3.304元/份,下跌1.43%,日均成交量6.14亿份,与前一周相比下降7.19%,ETF份额增加2.42%。上交所沪深300ETF收于4.981元/份,下跌1.09%,日均成交量
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2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中幻方量化合伙人徐进探讨了如何使用量化模型和深度学习在股市中赚钱的路径。
徐进提到,与传统股票定价不同,量化通过输入获取的信息,包括行情数据、上市公司财务数据,还有另类数据,比如新闻舆情、产业链等,进行模
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机器学习应用于量化投资已经非常常见,本次课程将讲解目前应用最多的机器学习算法如何应用到量化投资,比如Stockranker、线性回归、随机森林、LightGBM、Boosting、Stacking等。
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从高频数据中可以获取比日频数据更多的因子,如何利用分钟 、tick、逐笔数据开发高频T0策略?BigQuant开发了BigTrader,本节课将详细讲解如何利用BigTrader编写高频策略。
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机器学习 /深度学习常被叫为黑箱,因为其结果或者行为难以理解,到现在机器学习 /深度学习已经不再是黑箱,可以通过科学地方法对其进行解释。本节课将讲解如何评估机器学习/深度学习策略的效果,从模型的可解释方法、模型评估、策略评估、策略改进几方面详细讲解。
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高效的研究方法和实践方式是实现盈利目标的关键。本节课将给大家讲解策略优化的高级功能:并行计算、自定义运行、超参搜索、滚动训练,更好地调优策略。
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深度学习也逐步被利用到量化投资,并且构建出来的模型效果收益良好。本次课程将讲解DNN、1DCNN、Transformer在量化如何利用,手把手地带领学员构建深度学习策略,并学习如何调优。
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Deep Alpha是借鉴深度学习模型应用于金融量化投资领域的系列AI模型,包括全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet等。其中Deep Alpha-DNN是采用基础量价数据,模仿动物神经元的激发模
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从Fama提出多因子模型后,多因子被广泛应用,如何把多因子应用于实际投资场景中。本节课将详细讲解基于成长因子的指数增强策略和基于AI模型的指增策略。
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BigQuant平台回测机制是把每一个K线当做一个事件,按照时间发生先后顺序,即从左往右依次运行。在新的事件发生时,即出现了包含高开低收四个价格的K线,回测程序会调用这个K线的数据。如果触发了交易条件信号,则产生订单。
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因子挖掘,也是我们常说的特征构建是策略模型的重点,利用算法可以构建更多复杂性较高、人脑难以想到的因子,本次课程将讲述如何利用遗传算法挖掘因子。
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高频数据是目前顶级量化基金的重点布局领域,高频因子研究系统满足了用户可实现高频数据的挖掘需求,包括数据横向扩容、性能优化、高频因子抽取、分布式数据挖掘等功能。实现了从小数据、单机环境、经验规则到大数据、集群算力、AI算法的跨越式发展,研究人员不再受限于数据规模小、单机算力低,即可利用机
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作者:Jintao Liu1∗ , Xikai Liu1∗ , Hongfei Lin1† , Bo Xu1,2 , Yuqi Ren1 , Yufeng Diao1,3 , Liang Yang1 1
时间:2020年
原文标题:Transformer-Based Capsule Networ
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作者:Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 、Geoffrey E. Hinton
多伦多大学
发表时间:2012年
我们训练了一个大型深度卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分类为1000个不同类别。在测试数
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10月31日,2021AI量化投资训练营,完美收官,自动因子挖掘、高频T0策略研究、DeepAlpha深度量化模型,都在今年……
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![{w:50}](/wiki/api/attachments.redirect?id=29280eac-2ed3-4
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Transformer:Attention is all you need
paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762
The naive transformer implemented here for financial time ser
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