AI量化最佳实践
导语
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。
课程视频
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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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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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