模型训练

m3和m6都有数据，为何训练不了？no label column found for training

https://bigquant.com/codesharev3/7c626af6-ee2e-4ccb-83a9-7ef0a501c36a

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请工程师给一个例子使用 python 模块，在python模块里做机器学习训练和预测

测试别的机器学习的模型，怎么操作，我看这里有一些，拉过去就可以了，这里没有的呢，只能用纯代码模式测试吗

请工程师给一个例子使用 python 模块，在python模块里做机器学习训练和预测

Keras 模型训练&预测 (v5) 这个模块训练的模型应该如何保存和读取

年初就一直在等啦

终于等到这本书

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此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

![](/community/uploads/default/original/3X/c/c/cc94b84a373c66d820177c480765c8ec2467c73d

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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

新版数据平

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本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

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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

策略介绍

本策略使用StockRanker算法，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略流程

1. 特征选择：输入对股票价格有显著影响的多维度因子，可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
2. 预测目标：预测未来 5 日收益率
3. 数据抽取和处理：抽取和处理数据
4. 模型训练：应用StockRanker算法，训练模型来预测股票未来上涨概率。StockRanker返回一个相对分数(score)，分数越大，预测未来涨幅越大。注意此 score 绝对值没有意义。
5. 仓位分配：买入 score 靠前的股票，越靠前，仓

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AIStudio，或点击AIStudio超链接直接跳转。

初次启动可能需要一些时间，请耐心等待。

启动过程中可以点击"签到领宽币"，获得50宽币的奖励。

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导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在模型训练之后即可看到模型可视化输出, 包括特征重要性、以及树的分支情况:

[https://bigquant.com/codesharev2/

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导语

完成了数据处理，接下来就可利用平台集成的各算法进行模型训练和模型预测啦。本文将详细介绍“模型训练”、“模型预测”两大模块操作、原理。

模型训练和模型预测是AI策略区别于传统量化策略的核心，我们通过模型训练模块利用训练集因子和标注数据构建一个模型，并通过模型预测模型将预测集的因子数据输入模型进行预测。 \n

在模块列表的 机器学习 、 **深度学习