算法
算法在金融领域的应用已经变得日益重要。它们是一系列精确定义的指令，旨在通过处理和分析数据来解决特定问题。在金融中，算法的运用广泛而深入，从简单的计算到复杂的交易决策，其影响力无处不在。 例如，高级算法能够迅速分析市场趋势，为投资者提供有价值的信息，这远比人类手工操作来得高效和准确。算法的使用也降低了交易成本，增加了市场的流动性，通过自动执行交易，算法能够在毫秒级别内对市场变化作出反应。 更进一步，机器学习算法正在改变风险管理的方式，帮助金融机构更准确地识别信贷风险，防止欺诈行为。算法交易的兴起也使得市场更加高效，它能够在极短的时间内进行大量的交易操作，从而捕捉到那些短暂的市场机会。 然而，依赖算法也带来了挑战和风险，包括数据的不可靠、市场的波动性增大以及对技术支持的过度信赖。综上所述，从提高效率、降低风险到发掘新的市场机会，算法无疑已经成为现代金融不可或缺的一部分。
【精品】12条核心知识带你了解机器学习
作者：James Le
翻译：BigQuant
机器学习算法可以通过学习就可以弄清楚如何去执行一些重要的任务。在手动编程不可行的情况下，这种方法通常既可行又经济有效。随着可获取的数据在逐步增多，越来越多更加复杂的问题可以用机器学习来解决。事实上，机器学习已经被广泛的运用到计算机以及一些其他领域。然而，开发出成功的机器学习应用需要大量的“black art”，这些内容是很难在教科书中找到的。
我最近读了华盛顿大学的Pedro Domingos教授的一篇十分惊艳的技术论文，题是“**A Few Useful Things to Know about Machine Learni
更新时间：2021-07-30 09:21
量化研究每周精选-20170814
导语：本周精选了5篇关于深度学习、机器学习在量化投资领域的应用文章。随着近年来机器学习和深度学习的发展，越来越多的人投入到研究的队伍中。希望读完这些报告的你能对其中的研究有自己的理解。BigQuant拥有海量的数据和主流开源AI框架，赋能每一位爱好机器学习/深度学习和量化交易的人。
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关键词：股票预测、特征抽取、循环神经网络
本文提出了一种预测股票涨跌的方法。在特征抽取
更新时间：2021-07-30 09:21
回归、分类模型构建
导语
回归、分类和排序是我们经常遇到的问题场景。本文主要介绍如何实现回归和分类两类问题的模型构建。
首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说，机器学习有三个要素： 数据、算法和模型 。
- 数据 是场景的描述，包括输入和输出。
- 算法 是得到模型的过程，狭义上说，特指机器学习算法，如传统线性回归、树和支持向量机以及深度学习； 广义上说，从输入数据到最终确定模型输出的所有过程，即建模流程都可以看作算法，如分类、回归模型，搜索最优参数算法。
下面我们来举两个例子，看看回归和分类问题的应用场景有什么不同。
回归模型
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更新时间：2021-07-30 08:22