打开Al量化的黑箱
导语
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。
课程视频
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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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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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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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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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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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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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