机器学习
机器学习在金融领域的应用日益广泛，为金融业务的智能化提供了强大动力。它运用算法和模型，自动从海量数据中学习和提取有用信息，无需人工进行复杂编程。在金融风控方面，机器学习技术可帮助银行、保险公司等机构更准确地识别欺诈行为，降低信贷风险。在投资策略上，通过对历史数据的深度学习，机器能预测市场走势，为投资者提供更精准的建议。同时，机器学习还能优化客户服务，例如通过聊天机器人提供24小时在线咨询，或根据客户行为数据提供个性化金融产品推荐。总的来说，机器学习不仅提升了金融业的效率和智能化水平，也在重塑我们的金融生态。
吴恩达课程中文脑图 快速上手机器学习
吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller）。
吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人，吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（S
更新时间：2024-05-20 02:09
第一个Python程序
导语
Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。
Python是什么？
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScript语言。
那Python是一种什么语言？
首先，我们学一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言千差万别，最终都可以“翻译”成CPU可以用机器指令。而不同的编程
更新时间：2024-05-20 02:09
用StockRanker算法实现A股股票选股
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/72d5601550164505aad979f7265f8fec
\
更新时间：2024-05-20 00:50
用梯度提升树-分类算法实现A股股票选股
更新
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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
更新时间：2024-05-17 10:35
AI选股策略_概念过滤
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
StockRanker选股+随机森林大盘风控
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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更新时间：2024-05-17 07:25
根据隔夜涨跌因子构建stockranker模型回测
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更新时间：2024-05-17 07:06
用随机森林-分类算法实现A股股票选股
更新
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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
更新时间：2024-05-17 06:42
50行代码实现股价预测
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/50-hLj86UY4ob
在《量化研究每周精选-20170822》看到了一篇文章[《50行代码预测股
更新时间：2024-05-17 05:53
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
华泰研报：XGboost实现有序回归
策略源码：
{{membership}}
已经更新到了AIStudio3.0.0版本, 请转移至
https://bigquant.com/wiki/doc/xgboost-I1ZKSVykGR
https://bigquant.com/codeshare/a290e569-7680-45d7-86be-f6c81c18a1e6
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更新时间：2024-05-16 09:16
【历史文档】策略示例-基金智能策略
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
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更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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更新时间：2024-05-16 02:00
【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现A股股票选股
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更新时间：2024-05-16 02:00
【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略
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更新时间：2024-05-16 01:59
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
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更新时间：2024-05-16 01:58
【历史文档】策略-可视化功能区认识
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更新时间：2024-05-16 01:51
【历史文档】策略-AI策略开发
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更新时间：2024-05-15 09:33
【历史文档】算子样例-自动超参搜索模块使用文档
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更新时间：2024-05-15 09:06
【历史文档】算子样例-机器学习
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更新时间：2024-05-15 07:49
【历史文档】算子-机器学习
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[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd
更新时间：2024-05-15 07:30
【历史文档】因子构建与标注-自定义标注
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更新时间：2024-05-15 06:20
可视化研究环境
BigStudio 简介
新功能的认识是循序渐进的，该部分简单介绍BigStudio，让大家对其有初步印象。
BigQuant新上线的 BigStudio 可视化策略开发功能，能够帮助大家更快速更简单地开发机器学习、深度学习试验，快速实现试验迭代。
BigStudio 提供了所见即所得的策略开发环境，集合了众多模块，包括数据输入、输出、数据变换、模型训练、预测和量化交易等。你只需要拖动数据和模块，连连线，配置参数，就可以开发AI策略，从而将更多的创造力放在自己擅长的地方。因为提供的是可视化研究界面，因此通过BigStudio开发的AI策略被称为可视化AI策略。
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更新时间：2024-05-15 02:10
基于tick的日内接刀策略
更新时间：2024-05-15 02:10