AI量化开发

由bqw9z8tc创建，最终由bqw9z8tc更新于2023-12-18 10:33 被浏览 66 用户

在AI量化开发中，技术和方法的重要性可能会根据应用场景和策略的具体需求而有所不同。以下列举一些在AI量化领域普遍认为重要的技术和方法。

1. 线性回归 (Linear Regression)
2. 逻辑回归 (Logistic Regression)
3. 决策树 (Decision Trees)
4. 随机森林 (Random Forests)
5. 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, 如 XGBoost)
6. 支持向量机 (Support Vector Machines)
7. 神经网络 (Neural Networks)
8. 深度学习 (Deep Learning, 如 CNNs, RNNs)
9. 强化学习 (Reinforcement Learning)
10. 自然语言处理 (Natural Language Processing)
11. 时间序列分析 (Time Series Analysis)
12. 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
13. 因子模型 (Factor Models)
14. 贝叶斯方法 (Bayesian Methods)
15. 遗传算法 (Genetic Algorithms)
16. 蒙特卡罗模拟 (Monte Carlo Simulations)
17. 高频交易算法 (High-Frequency Trading Algorithms)
18. 算法交易 (Algorithmic Trading)
19. 风险评估模型 (Risk Assessment Models)
20. 量价分析 (Volume-Price Analysis)
21. 市场影响模型 (Market Impact Models)
22. 执行算法 (Execution Algorithms)
23. 对冲策略 (Hedging Strategies)
24. 统计套利 (Statistical Arbitrage)
25. 波动率建模 (Volatility Modeling)
26. 优化算法 (Optimization Algorithms)
27. 非结构化数据分析 (Unstructured Data Analysis)
28. 情感分析 (Sentiment Analysis)
29. 群体智能算法 (Swarm Intelligence Algorithms)
30. 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning)

这些技术和方法涵盖了从数据预处理到复杂模型训练、从传统统计方法到最新的机器学习和深度学习技术。

另外也提供一些常见AI量化领域开发过程中遇到的常见开发问题

https://bigquant.com/wiki/doc/not-supported-between-instances-of-str-and-float-Pr9DGlKI9L

https://bigquant.com/wiki/doc/cannot-index-with-multidimensional-key-4yw2nzRv2G

https://bigquant.com/wiki/doc/dataframe-object-has-no-attribute-tolist-bj7L5ly6pE

https://bigquant.com/wiki/doc/module-tensorflow-has-no-attribute-config-6GQe9br6H2

https://bigquant.com/wiki/doc/python-valueerror-0-is-not-in-range-4yhJwOcGJe

https://bigquant.com/wiki/doc/valueerror-zero-size-array-to-reduction-operation-minimum-which-has-no-iden-IHUGTtt6mx

https://bigquant.com/wiki/doc/warningurllib3connectionpoolretrying-2GbplJ6MCl

https://bigquant.com/wiki/doc/you-can-drop-duplicate-edges-by-setting-the-duplicates-kwarg-axZrStTiIM

pickle UnpicklingError invalid load key