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小白学习

小白如何学习?出现错误提示后,有没有好的解决方案,有没有专门对接的群?

机器学习/深度学习

  1. 机器学习在量化中,怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正?
  2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些?
  3. 机器学习或深度学习策略回撤过高,该结合什么风险控制或择时策略比较好?
  4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子?
  5. 使用深度学习模型时,总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段, 比如正则、dropout等,好像没什么用。请问有没有什么较好的方法?

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策略调优

  1. 如何判断策略失效以及失效后的处理
  2. AI策略因子、训练和回测时间范围等任一条件变化,结果都变动很大,调优毫无方向,该怎么进行AI策略开发和调优?
  3. 如何评估策略是否可以实盘及失效时间?策略实盘有什么坑需要避免?

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因子相关

  1. 怎么测试因子的相关性及进行因子开发?
  2. 在单因子或多因子在SR模型中有比较差的ndcg值或者较差收益波动较大时,首先需要 解决的是因子问题,还是更倾向于整体策略的更改?比如成交量异动的策略,其中用到 成交量因子、股价因子、成交额因子,当成交量整体因子表现较差,是应该删除该因子, 还是把策略整体方向进行调整?
  3. 因子有效性的最简单检验方法
  4. 请问贵平台哪些数据是基于L2产生的?
  5. 如何获得内盘、外盘数据?

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其他

个人投资者与机构使用的量化工具具体有哪些不同?

标签

机器学习深度学习量化股票策略风险控制

文档

小白如何学习量化投资机器学习/深度学习策略理解AI策略调优因子相关性分析