数据驱动决策

在金融领域，"数据驱动决策"已经成为现代业务运营的核心。大量的结构化与非结构化数据，通过高效的分析工具和机器学习算法，被转化为具有前瞻性的洞察，为风险管理、投资策略、客户关系管理等提供了精确指导。这种决策模式的优势在于，它能够减少人为偏见和误差，提供更加客观、实时的分析结果。尤其是在快节奏的金融市场，数据驱动的决策不仅可以加速反应时间，还可以根据历史模式和市场趋势预测未来，从而实现更高的投资回报率。简而言之，数据已经成为金融决策的生命线，为行业带来了更高的效率、准确性和灵活性。

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更新时间：2024-05-16 06:36

中信证券【基本面量化】行业选择逻辑与行业配置策略

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更新时间：2024-05-15 02:10

HeatMap - 热力图

接口

bigchart.Chart 定义建议 Chart文档

对于HeatMap（热力图）的 _type=”heatmap” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数
    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "heatmap",
    
    # 热力图中y传入的数据轴必须是两项，第一项表示的是y轴坐标轴的刻度数据第二项表示的

更新时间：2024-04-25 07:38

零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程

https://bigquant.com/experimentshare/57c7495eba374b90b4d5747154df41b8

更新时间：2023-11-26 16:58

监督式机器学习算法的应用：择时

导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在本文文末克隆策略源代码，进行深入和扩展研究。

《监督式机器学习算法的应用》

Ali El-Shayeb通过价格和成交量相关的9个特征训练模型，特征列表和数据来源见下图。

![](/community/uploads/default/origin

更新时间：2023-11-26 16:58

编辑器如何设置字体？

更新时间：2023-10-25 03:05

【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛

更新时间：2023-06-27 03:23

互联网图像中的像素级语义识别

编者按：“天街小雨润如酥，草色遥看近却无。”

从韩愈的这两句诗可以看出，人对图像内容的语义理解，并不依赖于细粒度监督信息做辅助。

与之相比，在机器学习领域，现阶段的语义分割任务，则依赖于大量的精细标注数据。互联网，作为最为丰富的数据源，吸引着相关从业人员的目光，然而要想利用这些数据，则面临着巨大的标注压力。

因此，引发了两点思考：第一，能否结合关键词信息作辅助，从web中直接学习知识，而不需要精细的人工标注呢？第二，能否利用类别无关的线索，在标注少量类别的数据集上训练好后，将其泛化到其他所有类别物体呢？

本文中，来自南开大学的程明明教授，将从这两点展开介绍目前的研究进展。

文

更新时间：2023-06-14 03:02

Moneyball和算法投资

1977年，一场革命悄然在棒球界开始。开头非常简单：所有人可以获得便宜的数据。当这场革命结束之后，棒球界的价值观从而随之颠覆。

这场革命由一位叫做Bill James的人开始，他最早打印他自己制作的80页的书（或者称之为小册子？）。这本书充满了数据：打击率、得分、盗垒、天气等等。这些数据其实很早已经被职业队所拿到，但是没有任何的职业队使用这些数据去研究里面的潜在信息。Bill James和一些其他人看到了这些数据中的潜在价值，而因此一种全新的来衡量棒球球员价值的方法诞生了。

你兴许已经听过或看过https://en.wikipedia.org/wiki/Moneyball的故事。电影/

更新时间：2023-06-14 03:02