基于随机森林模型的智能选股策略
导语
机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器,了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣,对于量化建模有着极大的帮助。因此,本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用,希望能对大家有所帮助。
随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器,了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣,对于量化建模有着极大的帮助。因此,本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用,希望能对大家有所帮助。
随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
本文原载于[how-to-start-a-deep-learning-project](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/%40jonathan_hui/how-to-start-a-deep-lear
由ypyu创建,最终由ypyu更新于
相关性经常用来度量两个变量的相关关系,本文将对相关系数做详细讨论。
诺贝尔经济学奖得主马科维茨曾说过“资产配置多元化是投资的唯一免费午餐”。投资中有句谚语,不要把鸡蛋放在一个篮子,实际上讲的就是选择相关性不高的资产进行配置。资产之间的相关性用什么指标
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
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
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
# 102
def func(a):
'''
a: 输入数组,已经排好序
返回值:出现次数最多的元素,如果有多个,输出最早出现的
'''
dic = dict()
for x in range(len(a)):
由bqjbfe2i创建,最终由bqjbfe2i更新于
来源:elitedatascience编译:caoxiyang
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,
由ypyu创建,最终由bq4eote3更新于
[https://bigquant.com
由jliang创建,最终由jliang更新于
#102
def func(a):
count = 0 # 当前元素的出现次数
candidate = None # 当前出现次数最多的元素
for num in a:
if count == 0: # 当前元素第一次出现
由bqnqc390创建,最终由bqnqc390更新于
#102
def int_most(arr):
max_element = None
max_count = 0
current_element = None
current_count = 0
for element in ar
由bqjdzn7f创建,最终由bqjdzn7f更新于
机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是,在浩如烟海的机器学习算法中,到底哪种算法能取得更优的预测效果呢?发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型,随机森林可以取
由ypyu创建,最终由ydong更新于
由hxgre创建,最终由small_q更新于
由hxgre创建,最终由hxgre更新于
大盘指标:
由hxgre创建,最终由hxgre更新于
\
\
\
谢豪老师专属邀请码:3a4vy6
**使
由small_q创建,最终由small_q更新于
由small_q创建,最终由small_q更新于
如何在可视化模块上用bigtrader?
8月19日Meetup模板:以双均线为例
[https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4](https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7d
由small_q创建,最终由small_q更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/9ac7cfd7-5bcf-41a5-9577-f84f671d5cd3](https://bigquant.com/codeshare/9ac7cfd7-5bcf-41a5-9577-f84f671d5
由small_q创建,最终由small_q更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50aba](https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50
由small_q创建,最终由small_q更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933d35](https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933
由small_q创建,最终由small_q更新于
数据因子:
由small_q创建,最终由small_q更新于
欢迎来到BigQuant PLUS专区,专注于量化投资的学习、交流、成长。我们的会员来自全球各地,包括投资组合经理、数据科学家、金融分析师和程序员等多个领域的专业人士。作为会员,您可以享受全站优质文章、在线课程、量化研报、专属研讨会等9大权益,更好地帮助您进行量化投资。同时,我
由small_q创建,最终由small_q更新于
见文档:https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5
小市值因子的策略开发:[小市值策略](https://bigquant.com/wiki/doc/5
由small_q创建,最终由small_q更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-885e-3c79f50de068](https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-88
由small_q创建,最终由small_q更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-51b1dcc771d9](https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-
由small_q创建,最终由ydong更新于
{{membership}}
[https://bigquant.com/codeshare/32a5f044-4721-465e-b0fb-194ae8e202a7](https://bigquant.com/codeshare/32a5f044-4721-465e-b0fb-
由small_q创建,最终由small_q更新于