特征工程

特征工程在金融领域的应用，实质上是利用数据和统计学方法，挖掘和提炼影响金融决策的关键因素，将之转化为模型可理解的特征，进而提高金融模型的预测能力和决策效率。特征工程涉及特征构建、特征选择以及特征转换等环节，它能从复杂多变的市场环境中提取出关键信息，帮助金融机构在风险评估、投资策略、信贷审批等核心业务上做出更精准、更智能的决策。例如，在信贷风险评估中，特征工程可以通过整合借款人的历史信用记录、财务状况、社交网络行为等多维度数据，构建出全面而深入的风险评估特征，进而增强风险模型的预测精度，提升信贷决策的科学性和有效性。总的来说，特征工程对于金融机构提升数据驱动决策的能力，实现更精细化、智能化业务管理有着重要的价值和意义。

零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2024-06-12 06:00

监督式机器学习算法的应用：择时

旧版声明

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

更新时间：2024-06-12 05:57

因子（特征）工程是什么

导语

近年来，国内量化投资迎来了发展的黄金期，但涉及机器学习的量化投资还比较少。机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师曾经说过机器学习很大程度上就是特征工程，因此本文主要介绍下特征工程在量化投资领域的应用。

特征工程是什么？

有这么一句话在业界广泛流传： 数据和特征决定了机器学习的上限。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。简单理解为：特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

**特征工程在量化投资领域有非常适宜的土壤，

更新时间：2024-06-12 01:44

利用 gplearn 进行特征工程

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

更新时间：2024-06-12 01:41

AI量化策略，我该如何理解你？

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

更新时间：2024-06-11 03:20

特征取分位数据

2021年7月8日Meetup模板：

https://bigquant.com/experimentshare/4fa50659ea5340188b574e288c0f9903

更新时间：2024-06-07 10:55

数据正态分布或方形分布对训练的准确性的影响

问题

在机器学习中策略中，数据正态分布或方形分布对训练的准确性产生重要影响吗？如果有，有什么方法处理呢？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1jT4y1R7wc?share_source=copy_web

更新时间：2024-06-07 10:55

71st Meetup

选取了IC较高的因子后，如何合成一个策略，一般步骤是什么

在因子开发研究完之后，选取了|IC|较高的几个因子后，一般如何合成一个策略，即在工程方法论上的一般步骤是什么？比如应该如何选择哪些模型进行合成（树模型or深度学习模型，是否有规律），分别是否都必须在训练前进行特征工程的处理再训练（去极值、中性化去除相关性），比如是否需要探查各个因子的相关性（如果多个因子存在一定的相关性，一般相关度大于多少需要进行处理，是否需要逐对特征两两取残差）