过拟合

\

https://bigquant.com/codeshare/10296b06-11cf-475f-80e7-81b7f0fbc5d5

\

https://bigquant.com/codeshare/e91330dd-e6b5-40ca-ba6a-b76050db6c40

\

https://bigquant.com/experimentshare/e2289bba09a64d1cb84d9412e72ae393

\

问题

请问如何搭建简单的resnet

就给我展示最小单元好了

DNN模型进行训练

Epoch设为1000，训练得出的效果反而比设为5更差，是什么原因？如何选择训练后的最好模型进行保存？谢谢！

问题

请问StockRanker如何正则化 防止过拟合 如果有模块请问输入输出可以链接什么

\

https://bigquant.com/experimentshare/75aff243f241447da1d1994ed9d29c44

如何实现分类任务啊，怎么在原有策略上修改

请问：

比如，我开发一个策略，回测两年时间，前一年的表现很好，后一年的表现很差，那么该如何优化让策略长期表现一致呢？

谢谢

https://bigquant.com/experimentshare/20119409c088405dbb7e14dca685958a

\

如标题

https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK

直接克隆的知识库-平台使用文档中的样例策略（https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK），回测完全正常。但是模拟交易时，始终不出交易信号。不知道模拟交易时运行各个模块的原理和回测的原理有什么不同？

注：并不是因为22天才调仓的原因，第一天运行都不出信号。感觉在模拟交易时回测模块之前连接的模块运行结果不对，输入给回测模块的数据有误。只是个人猜测。不知道真实原因，请高手指点，谢谢！

模拟交易

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放弃，希望能有人给出一个更直观的解释。本文就是你们想要的东西。

本文的写作目标是让任何人都能看懂，这意味着文中有大量的概括。但是那又如何呢？只要能让读者对机器学习更感兴趣，这篇文章的任务也就完成了。

什么是机器学习？

机器学习是一种概念：不需要写任何与问题有关的特定代码，泛型算法（Gene

好嘛博主食言了。不过本文没什么干货，主要是前后看了大概一个星期，反复去读源码和解读文章，终于感觉这东西不那么云山雾罩了。同时也发现网上很多材料有点扯淡，99% 的博文不过是把别人的东西用自己的话说一下，人云亦云。好多人自己理解错了而不自知，实在是误人误己。

我也不敢说理解得有多深，下面的内容甚至可能有自相矛盾的地方，所以阅读本文时请一定擦亮眼睛，认真思考。

源码才是根本，作者那两篇论文感觉参考价值也不高。说到底，Machine Learning/Deep Learning 的价值在于实践，而实际开发的应用中经过大量的 tricks 之后，代码跟论文推导、实验可能相去甚远。

Data Mi

目录

1. 随机梯度下降法有什么问题？
2. 负采样
3. 计算梯度

1. 随机梯度下降法有什么问题？

通过对代价函数求权重的梯度，我们可以一次性对所有的参数 进行优化，但是如果每次等全部计算完成再优化升级，我们将等待很长时间（对于很大的语料库来说）。

所以我们采用随机梯度下降（ Stochastic Gradient Descent），也就是说每次完成一次计算就进行升级。

但是，还有两个问题导致目前的模型效率低下！

第一个问题，我们每次只对窗口

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

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

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

\

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

导语

本文为Mehmet Süzen撰写文章的译文，稍有删改。文章清晰地阐释和区分过度拟合及过度拟合等概念，对于本领域学习者正确理解专业术语多有帮助。正如作者在原文末所指出的：对待简单的概念，我们也应抱着积极求学的态度，了解其成立的基础。

前言

大多数从业者对”过拟合“这一概念存在误解。在数据科学界，始终存在一种类似于民间说法的观点：“利用交叉验证可以防止过拟合。在样本外对模型进行验证，如果不存在泛化误差，则模型不存在过拟合”

这个说法显然是不对的：交叉验证并不能阻止模型过拟合。样本外的良好预测性能并不能保证模型不存在过拟合。在这个说法中，前部分说的概念其实是“过度训练”。

https://bigquant.com/experimentshare/c451f287332a411cb4c7756c457318f6

\

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|

问题

深度学习在期货高频上的应用

策略源码

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

\

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

\

问题

在训练模型的时候，训练集的时间段和当前市场风格越接近，实盘效果越好。那么，通过什么指标或方法进行训练集时间段的选择呢？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Gi4y1Z71L?share_source=copy_web

\