模型训练失败:可能导致错误的原因是训练数据问题,请检查训练数据, err_code=1 (74a6a9a6143811ec838312d1005c7269)
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在这里,你可以找到策略天梯上面的许多老面孔,jim,senven,tkyh,anzhi,cong ,cheng总等等,
还有一些量化爱好者也在加入我们,(一群已满)小伙伴我们一同学习,我们一同交流,一同成长,偶尔唠唠家常,
平常会讨论一些研发策略方面的心得,也会吐槽一下这令人又爱又恨的市场,偶额
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发现很少人研究抓龙头的策略,写了一个模型试试看。
感觉槽点是Label 龙头股的方法,考虑的比较天真,还需要继续改进 模型是GBT regression,Label是给龙头股打分 window内分数高的具有:涨幅高,回撤小,突破的时间早。 以此为idea 做label
还有个思路,是用概念板块的
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本文分享了一个简单的基于双均线的基金策略,主要是使用平台的回测引擎做一个基金的回测,给大家分享一些关于基金回测的tips。
策略思想是:当短期均线上穿长期均线时,形成金叉,此时买入基金。当短期均线下穿长期均线时,形成死叉,此时卖出基金。研究表明,双均线系统虽然简
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从“AI是否有可能超越人类投资?”的朦胧想法,到今天“Democratize AI to empower business and people”的
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《AI 量化概览》:认识 AI 量化及其发展应用
《Python 编程基础》:Python 基础语法 + Numpy (Cheatsheet )+
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棋手柯洁研究了大半年的围棋软件,竟然发现人类关于围棋的认知“全都是错的,……甚至没有一个人沾到围棋真理的边”。
而在投资上用了人工智能后会我们发现,人类过去关于投资的认知也可能都是错的
用户小a从事量化投资快三年了,在我们的平台上,做出了非常漂亮的结果,符合他过去的经验逻辑,但效果
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作者:Harry Nicholls编译:caoxiyang
你有没有想过如何使你的交易策略自动化并增加交易利润?在本文中,我们将介绍算法交易的基本知识,好处和风险。准备好开始自动交易吧! ![](/community/uploads/default/original
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想到哪里写哪里,最近总结,把思路捋直了再说。 2017年开始接触策略下半年开始了解bigquant。之前在JD。。。。后来。。。。 2017下半年到2018年上半年策略从A策略开始接触,B从A升级过来, B到C策略建立,经过上千次的回测和修改,18年下半年放下休息,等结果。 这期间A建立之后做了几十
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之所以需要查看中间变量的数值是因为我们有时在编写策略、策略调试中需要检查中间变量的数值是否正确,具体方法见下:
[https://bigquant.com/experimentshare/318dd5e24d3a4578b858f4a1226aca3b](https://bigquant.com/
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很多时候需要为非专业人士解释机器学习,本文提供以下参考。
1.机器学习意味着:从数据中学习
机器学习目前风头正劲,AI也是热搜词汇。只要将合适的数据放入合适的模型,许多问题可以迎刃而解。如果能够帮助你宣传,就叫它AI吧。但请记住,AI,除了在学术界以外,常常是大家可以随意使用的热门词汇,
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自 BigQuant AI策略详解 继续讨论: @soft05jun
拟合是一种学习能力,过度拟合是机器学习方法重点
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作者:Mybridge
翻译:BigQuant
我们比较了2017年全年近2万篇关于**机器学习应用
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