过拟合

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策略源码：

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8月19日Meetup问题模板：

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问题

深度学习在期货高频上的应用

策略源码

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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

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旧版声明

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策略案例

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问题

tabnet如何使用调参？

视频

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策略源码

TabNet在量化选股中的应用

本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

请参考新版的大盘择时

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

策略案例

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导语

特征选择在许多方面都是适用的:它是对抗维度灾难的最佳武器；它可以减少整体训练时间；它也可以有效防止过拟合现象，提高模型的泛化能力。

如果要对动物进行分类，你可以很快的发现许多相关的属性或特征对模型毫无益处。例如，绝大多数动物都恰好拥有1颗心脏，从机器学习的角度来看， 心脏个数这一特征就毫无用处。另一方面，一个动物是否有翅膀则可能是一个很好的预测因子。

此外，好的预测因子和无关的特征夹杂在一起会对结果模型结果产生负面影响。更不用说这些无关的数据还会增加训练耗时，或者产生过拟合现象了·。

特征选择

**特征选择是一种缩小在预测建模过程中使用的特征或属性范围的过程

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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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背景

机器学习的研究领域包括有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等诸多内容。针对有监督学习和半监督学习，都需要一定数量的标注数据，也就是说在训练模型的时候，全部或者部分数据需要带上相应的标签才能进行模型的训练。但是在实际的业务场景或者生产环境中，工作人员获得样本的成本其实是不低的，甚至在某些时候是相对较高的，那么如何通过较少成本来获得较大价值的标注数据，进一步地提升

来源：elitedatascience编译：caoxiyang

导语

成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误，你知道是什么吗？这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型，这并不夸张。我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一：过拟合（overfitting）。

在本文中，我们将详细介绍过拟合、如何在模型中识别过拟合，以及如何处理过拟合。 最后你会学会如何一劳永逸地处理这个棘手的问题。你将读到下面这些内容：

1. 过拟合的例子
2. 信号与噪音
3. 拟合优度
4. 过拟合和欠拟合
5. 如何检查过拟合
6. 如何避免过拟合

过拟合的例子

假设我们想根据

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