贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种高效的全局优化算法，特别适用于金融领域的复杂函数优化问题，如投资组合优化、风险管理和算法交易策略调整等。其核心思想是利用贝叶斯定理对目标函数进行概率建模，通过不断更新先验知识来指导搜索过程，从而在有限的迭代次数内找到全局最优解。在金融应用中，贝叶斯优化能够处理高维、非凸、含噪等复杂特性的目标函数，有效提升了计算效率和优化精度，为金融机构在激烈的市场竞争中提供了强有力的决策支持。

贝叶斯优化算法原理及代码

贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法，广泛应用于机器学习、金融建模和其他需要高效搜索最优参数的领域。它通过构建目标函数的概率模型，并在此基础上逐步更新和优化参数选择，从而实现高效的全局优化。

算法原理

目标函数：
1. 这是需要优化的函数，通常是复杂且成本高昂的黑盒函数。在金融领域，这可能是投资组合的预期回报率或风险调整后的收益。
先验分布：
1. 对目标函数的初始猜测。
2. 高斯过程：贝叶斯优化通常使用高斯过程（Gaussian Process, GP）作为先验，它是一种用来描述数据

更新时间：2024-05-20 03:22

ML系列——贝叶斯机器学习基础（离散数据）

https://bigquant.com/experimentshare/2a2e6ae0e7a845b09c69d677b4d61f2c

更新时间：2024-05-20 02:09

导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从特征抽取、模型建立、参数优化、实现预测的过程，其中运用了多种机器学习方法，比如BERT进行文本情绪分析、傅里叶变换提取总体趋势、autoencoder识别高级特征、XGboost实现特征重要性排序等。本文学习的思路是：GAN算法概览 – 项目思路 – 项目详解。拟在学习完成后，在Bigquant平台

更新时间：2024-05-20 02:09

组合优化概述

更新

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla

[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9

更新时间：2024-05-16 06:35

test h1

test h2

test h3

test h1

更新时间：2021-11-30 03:40

分页第1页

贝叶斯优化