摘要

机器学习问题和其流程

机器学习问题本质上在于找出使得经验风险泛函（样本误差）最小的建模流程，基本的流程可以分为特征工程、模型训练和模型融合。本篇就上述三个过程，给出相关算法的介绍，并补充了之前系列报告中未详细介绍的内

机器学习三大步骤

特征工程包含特征构建、特征提取和特征选择三个过程，以选择相对最优的特征空间。特征工程往往会采用无监督和有监督的机器学习算法。机器学习模型可以分为线性模型、树模型和深度学习模型。线性模型主要体现了数据中的线性关系，如输入与输出的线性关系，点集的线性可分；树模型可以很好的捕捉输入与输出的非线性关系，和线性模型相辅相成。一些改进的随

作者：donkyxote

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：

![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f55

https://bigquant.com/experimentshare/5f74d02dff0e45d595f7494edb417019

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AI量化策略快速理解

https://bigquant.com/wiki/doc/celve-Uu3N6WbJNJ

本例使用GBDT算法进行模型训练和数据预测

1. 新建可视化AI模板策略
2. 在左侧模块导航栏“机器学习”中拖出“GBDT训练”和“GBDT预测”模块替换原有的 StockRanker 训练模块和 StockRanker 预测模块

本例设置“GBDT训练”中的参数：

损失函数类型：'reg:linear',

评价指标:'rmse',

模型:'gbtree'

[https://bigquant.com/experimentshare/08e84d706db74d5ba490658f1b92628b](https://bigquant.com/experimentshare/08e8

怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！

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/wiki/static/upload/7e/7e6629bc-ac8d-42ad-85a0-c74ecff7229b.pdf

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2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中幻方量化合伙人徐进探讨了如何使用量化模型和深度学习在股市中赚钱的路径。

徐进提到,与传统股票定价不同,量化通过输入获取的信息,包括行情数据、上市公司财务数据,还有另类数据,比如新闻舆情、产业链等,进行模型训练,利用深度学习对股票进行定价。

在徐进看来,在这个过程中,需要处理很多关键细节,细节是魔鬼!以时间序列预测模型为例,包括数据清洗、规划处理、防止过拟合、 避免未来函数等,大量的细节决定了量化能否赚钱,并不是简简单单就能成功的。“只要你对市场、数据充分了解之后,才能得出比较好的赚很多钱的结果。

导语

本文将介绍LSTM模型的原理与构建其选股模型的流程

LSTM简介

循环神经网络（RNN）

传统的神经网络是基于所有时刻的输入和输出间相互独立的假设来生成已学习数据的静态模型，并根据新接受的数据进行运算。但在很多情景中，如语音识别中预测当前的单词的含义，需要知道之前的输出结合上文语境做出判断，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称 RNN）可以用于解决这类问题。 循环神经网络也被称为递归神经网络是受到人类对于近期事件会有所保留的背景而启发，循环神经网络会随着数据的输入生成动态模型。 理论上，RNN可以支持无限长的时间序列，然

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/7dcb3fe1da07466aa334e3c202a7704f

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本代码完整版一共包括三部分：数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作，我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解！

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5a93201876eb401e998867e0b5106175

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一、基于时间嵌入的方法

原文链接：https://towardsdatascience.com/stock-predictions-with-state-of-the-art-transformer-and-time-embeddings-3a4485237de6

当前应用于NLP领域的Transformer，结构过于庞大，并不适用于股票数据（开盘价，收盘价，最高价，最低价，等）这样的时序数据，因此，本文提出一种简化的适用于股票数据的Transformer结构，其根据时间嵌入的思想构建，能很好的应用于量化选股中。下面以一个例子来介绍用于股票数据的Transformer体系结构，以及

2020 年 9 月 26 日，在由中国科协主办，清华大学计算机科学与技术系、AI TIME 论道承办的《2020 中国科技峰会系列活动青年科学家沙龙——人工智能学术生态与产业创新》上，微众银行人工智能部门资深研究员刘洋博士进行了题为《联邦学习在金融领域的应用》的主题报告，介绍了联邦学习的相关理论，并以微众银行的一系列应用为主，介绍了联邦学习的产业落地现状。

作为中国首家互联网银行，微众银行成立至今