量化私募业绩明显回暖，机构该如何应对市场变化？
数据显示，在5月份以来的市场反弹下，量化策略超额收益显著回升，甚至有部分量化股票策略已创新高。面对市场波动以及行业变化，量化机构也在不断迭代创新，软硬实力“一把抓”，在策略、技术、人员团队等方面持续升级。
私募排排网数据显示，纳入统计的1223只量化CTA产品，今年来整体收益为11.26%，其中正
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量化交易入门笔记-银行股轮动策略
策略思路
始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股价制银行 每周检查一次，如果发现有新的股份制银行市净率低于原有的股票，则予以换仓
策略源码
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始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股价制银行
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CTA多因子研究系列探索--期限结构因子
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Deep Alpha - CNN模型
1、同时期对比结果显示：7层的卷积神经网络表现好于2层，能够学习到更多的市场特征。 2、相比Deep Alpha-DNN基准模型，CNN在业绩表现上略弱于DNN，但差异极小。CNN模型稳定性表现不强，调整参数后效果差异极大，结果很难复现，这可能源于此模型设计时比DNN模型深4层。 3、本模型设置了6
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强化学习在金融市场中的应用（上）
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【327%收益策略源码分享 (副本)
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日内分时成交的秘诀-海通证券
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单因子分析（案例代码）
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商品期货策略-ATR通道突破策略
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基于Transformer模型的智能选股策略
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lightgbm多因子选股
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适合初学者的 10 大机器学习算法
英国数学家、计算机科学家、逻辑学家和密码分析家艾伦·图灵推测机器：
“这就像一个学生从他的老师那里学到了很多东西，但在他自己的工作中增加了很多东西。发生这种情况时，我觉得人们有义务将机器视为显示智能。”
举一个机器学习影响的例子，Man group 的 AHL Dimension 计划是一个
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主动学习（Active Learning）
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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
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策略小测试，增加20日均线向上过滤
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我是怎么做妖股反包的
本周公众号做妖股反包收益挺不错的，于是很多粉丝问我，这些股是怎么选出来的。是看成交量大于多少，看涨幅多少，还是看行业？其实这些指标都有参考的，于是粉丝又会问，那具体值又是多少。我想说的，是没有一个确定的值，而是从多维度给一个股票打分，所用到的因子值也是不断的在变化，下面以具体实例来讲一下选股方法。
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ChatGPT-使用教程
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997篇-历史最全生成对抗网络（GAN）论文串烧
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。
通过上次在Cifar10上复现ResNet的结果，我们得到了上表，最后一栏是论文中的结果，可以看到已经最好
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Deep Residual Networks学习(一)
回顾去年的DCNN成果和深度学习发展，就必然会提及到到Kaiming He的深度残差网络 (https://arxiv.org/abs/1512.03385)。这
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国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数的定义
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基金双均线策略
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TF-IDF算法与scikit-learn实现
在自然语言处理中TF-IDF是一种得到广泛应用来提取文本“关键字”的算法，本文我们介绍TF-IDF算法，并对scikit-learn中计算TF-IDF的方法进行介绍。
TF-IDF算法介绍
TF-IDF是_**Term Frequency-Inverse Document Fr
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