机器学习

1. 文章背景

股票市场预测对于投资者来说至关重要，但由于市场的高度波动性、不确定性和复杂性，这一任务极具挑战性。近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）算法在处理大规模数据和复杂关系方面展现出巨大潜力，能够识别传统方法可能遗漏的模式和趋势。因此，本文旨在比较不同ML和DL模型在股票市场预测中的表现，并探讨它们在金融决策中的应用潜力。

2. 股票市场预测中的AI应用

2.1 AI预测模型的工作原理

AI在股票市场预测中的应用越来越广泛，尤其是长短期记忆网络（LSTM）等DL模型，能够捕捉序列数据的长期结构信息，从而更准确地预测未来价格点。尽管这些模型不能完全消除风

如题，目前平台可用的模型较少，仅有随机森林一种，如果不想使用平台的机器学习模板，打算自己实现一个类似时间序列的模型，包含模型训练、模型评估等，目前有文档参考如何操作吗

#逻辑回归

这也称为 logit 回归。逻辑回归是一种基于过去数据预测事件二元结果的分析方法。

当因变量是定性的并且取二进制值时，它被称为二分变量。

如果我们使用线性回归来预测这样的变量，它将产生 0 到 1 范围之外的值。此外，由于二分变量只能取两个值，残差不会围绕预测线呈正态分布。

Logistic 回归是一种非线性模型，它产生一条逻辑曲线，其中值限制为 0 和 1。

将此概率与阈值 0.5 进行比较，以决定将数据最终分类为一个类别。因此，如果一个类的概率大于 0.5，则将其标记为 1，否则标记为 0。

金融中逻辑回归的用例之一是它可以用来预测股票的表现。

#分位数回归

https://bigquant.com/codeshare/5ac99434-07e0-427e-a834-c965114ced20

输入特征列表模块只能通过因子表达式提取运算预计算因子，如果想引入因子看板中的因子该怎么在可视化中操作呢？

比如想添加alpha_ta_0041换手率相对波动率这个因子，https://bigquant.com/alpha/detail/alpha_ta_0041

是通过预计算因子在特征列表模块中重新构建

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本策略就在stockranker模板策略上改了些因子，标注没改

计算收益：5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格) shift(close, -5) / shift(open, -1)

怎么就只有一个因子体现出来，其它财务因子等在模型上体现不出

https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+2023110601+110601/courseware/7708009442174480802b3dd339f4ede0/45dafc16ea744216af376a7dc2961fa5/

老师您好，

我学习上面的视频文章，想试运行代码，但运行不下去，没办法回测，是我哪里没有配置对吗？谢谢老师！

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  # 我们取前0.6的数据量作为训练集
  date = data['date'].unique

如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。

机器学习给股票排序，如果我要获得买预测前5或者预测后5的的股票，该怎么写代码。 如上图，我用了图形化LightGBM模型，我怀疑我买错了方向，请教该怎么改平台默认的代码？

自己通过import xgboost可以实现自定义目标函数，但是和平台的xgboost模块相比，自己的import xgboost比平台的xgboost模块慢了很多，时间花费几乎是30倍差距。

那么，如何基于平台的xgboost，实现自定义目标函数的定义呢？

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前6天所有收盘价小于5日均线，当天收盘价大于5日均线，用lightGBM机器学习报错，请工程师帮忙看看

https://bigquant.com/experimentshare/1e0957b2a15649908418415d073b0dc0

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随机森林的例子里是使用特征列表里面已有的预计算因子作为因子添加的, 请问 不是预计算的因子 或者是一些自定义的因子 如何去作为输入源输入到随机森林里面 请技术大佬指点一下

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求一个范例，谢谢

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

简介

本文旨在开发一种基于机器学习技术的概率模型，以识别高频交易（HFT）。该模型能够进行精确的日内识别，解决了现有HFT识别框架缺乏广泛接受标准以及代理指标带来的不一致性问题。通过利用学术数据，该模型为未来的HFT研究提供了更好的一致性和可重复性。通过引入模糊逻辑，概率模型使政策制定者在制定政策时拥有更大的灵活性。研究使用了法国资本市场BEDOFIH数据库的数据，并开发了一个能够准确区分HFT的稳健分类模型。此外，通过逆向工程将模型转化为可解释的回归树，增强了模型的可解释性，同时不损害其预测能力。本研究为推进HFT研究提供了有价值的见解，并为在不同市场环境中识别HFT提供

摘要

本文探讨了如何利用机器学习技术在加密货币交易中利用动量效应。加密货币交易近年来在私人投资者中越来越受欢迎，而动量效应对底层市场的影响已被多项研究证实。量化交易系统可以通过动量指标来开仓和平仓，但现有的利用动量效应的方法并未依赖机器学习，而是基于人工制定的规则，这些规则在加密货币市场这种高度波动的环境中并不适用。本文提出利用机器学习方法自动检测加密货币市场数据中的动量效应，并预测下一个交易日加密货币受动量效应影响的可能性及其方向。通过对比测试，机器学习模型能够较好地预测短期价格波动，减少错误交易信号的数量，并提高投资回报率。

研究内容

研究背景

加密

文章简介

摘要

本文提出了一种基于机器学习（ML）的方法，用于预测配对交易算法（PTA）的最优再平衡频率（ORF）。研究使用了来自Binance交易所的50种加密资产的高频（按分钟）价格数据，并构建了所有可能的两资产组合。这些组合根据相关性被分为三组：正相关、弱相关和负相关。通过模拟PTA并计算每对资产的ORF，研究发现随机森林（RF）、逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）在短期和长期应用中对ORF范围分类的表现最为出色。负相关组合的分类性能最佳，而正相关组合的准确率最低。此外，通过验证数据集验证了所提ML程序的稳健性，证明了ORF范围分类在实际交易市场中的适用

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

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

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。 在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

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