神经网络

/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率，并且被离散化为20个桶，每个桶代表一个收益率范围。这样，我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围，而不仅仅是具体的收益率值。

1. 首先定义了一个名为label_data的临时表，用于计算和存储未来5日收益率，其1%和99%分位数，以及离散化后的收益率（被分为20个桶，每个桶代表一个收益率范围）。
2. 对未来5日收益率进行了截断处理，只保留在1%和99%分位数之间的值。
3. 选择了标签值不为空，并且非涨跌停（未来一天的最高价不等于最低价）的数据
4. 从这个临时表中选择了日期、股票代码和标签字段，以供进模

请问如何在代码中使用自定义的Pytorch神经网络并使用GPU加速？目前在文档中没有找到相关的描述，是否支持这种功能呢？

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

/wiki/static/upload/8d/8d734f96-29a5-4134-ac90-d9cba38359d0.pdf

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年初就一直在等啦

终于等到这本书

分享一下

此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

![](/community/uploads/default/original/3X/c/c/cc94b84a373c66d820177c480765c8ec2467c73d

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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

本文是译文，原文戳这里.

本教程将介绍Word2Vec的skip-gram神经网络模型。本教程的目的是忽略Word2Vec的一般介绍性和抽象概念，深入了解skip-gram的更多的细节。

模型概述

skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上惊人的简单; 我认为是所有的细节和技巧使其难以解释。

我们先从高层次了解该模型。Word2Vec使用了一个在机器

什么是GAN？（本文内容整理自网络）

GAN（Generative Adversarial Netwo，生成对抗网络）是用于无监督学习的机器学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，由神经网络构成判别器和生成器构成，通过一种互相竞争的机制组成的一种学习框架。

卷积神经网络之父-Yann LeCun这样评论GAN

*在我看来，最重要的是对抗训练( GAN也称为生成对抗网络)。这一想法最初

• Update At 2017年6月23日

  本文作者： HackCV

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什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？

卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。

在上图中，卷积神经网络可以

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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作者

徐耀杰（woshisilvio）

常见算法优劣比较

算法没有最好，只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素，例如股票市场的条件，数据集的质量和特征工程的有效等。接下来，我们来看看这些算法的优势和劣势：

1. 神经网络：适用于复杂的非线性问题，可以有效地捕捉市场的非线性特征和复杂关系。
2. 决策树：适用于数据量较小、特征维度较少的情况，可以很好地解释模型的决策过程。
3. 随机森林：适用于处理高维度、复杂数据集，具有很好的鲁棒性和准确性。
4. 支持向量机：适用于数据量较小、特征维度较高的情况，可以有效地处理非线性和线性可分问题。

正常情况下，在处理少量的股票量

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

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问题

如何利用神经网络分析股票之间的相关性，达到词向量空间的效果？

策略源码

https://bigquant.com/experimentshare/3dae29a664c84984a1ae6c65e62f51e0

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Ma411N7KS?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671

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AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

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策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/42bf93884b1246ad83c2874f06765732](https://bigquant.com/experimentshare/42bf93884b12

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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

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

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

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导语

这是本系列专题研究的第五篇：基于长短期记忆网络LSTM的深度学习因子选股模型。LSTM作为改进的RNN（循环神经网络），是一种非常成熟的能够处理变化的序列数据的神

导语

从AlphaGo到AlphaStar，深度学习的强大逐步展现给世人。那么，什么是深度学习呢？本文将简要介绍深度学习的框架以及流程。

从单层感知器开始

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

如何使用计算机建立人脑的神经网络呢？下面介绍的感知器算法很好的模拟了人脑神经网络中的神经元。

人通过收集触觉、味觉、嗅觉、视觉与听觉来得到对外界事物的认识。计算机将人收集到的这些信息设定为输入（在下图中体现为$x_1、x_2...x_n$），通过某个函数（在下图体现为$\

导语

这是本系列专题研究的第六篇：基于DNN模型的深度学习智能选股策略。本文简单介绍了和DNN相关的原理，并举了一个实例，具体展示了如何应用以及应用的结果。

DNN原理介绍

神经元

神经网络的每个单元结构如下：

其对应公式如下： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=786ada84-4578-45b9-98a9-a281762597d

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Soft