12 2018 档案

Python库资源大全
摘要：本文是一个精心设计的Python框架、库、软件和资源列表，是一个Awesome XXX系列的资源整理，由BigQuant人工智能量化投资平台整理加工而成，欢迎扩散、欢迎补充！ 对机器学习、深度学习在量化投资中应用感兴趣的朋友可以直接在BigQuant人工智能量化投资平台上开发策略~~~ 本文目录： 阅读全文
posted @ 2018-12-29 15:38 BigQuant量化 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
每一个宽客都应该收藏的量化“利器”
摘要：工欲善其事，必先利其器，本文精心整理了各大编程语言常用的量化分析工具，会用其中几个就应该可以在私募找到一份不错的量化工作，如果不想安装推荐 BigQuant 人工智能量化投资 一站式的Python+机器学习+量化投资平台，打开浏览器就可以开发算法策略。 欢迎大家补充~~~ 编程语言 1.Python 阅读全文
posted @ 2018-12-29 15:36 BigQuant量化 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
干货 | TensorFlow的55个经典案例
摘要：导语: 本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 最好的学习就是不断的实践，推荐 BigQuant 人工智能 阅读全文
posted @ 2018-12-29 15:35 BigQuant量化 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AI量化策略快速理解
摘要：导语: 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)的应用领域主要包括机器学习、概率推理、机器人技术、计算机视觉和自然语言处理。开发AI量化策略就是采用人工智能的相关技术和算法构建模型来处理市场海量数据之间的复杂关系。本文将带你走进人工智能量化投资的世界 我们在用AI来编写量 阅读全文
posted @ 2018-12-28 14:59 BigQuant量化 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AI量化策略，我该如何理解你？
摘要：人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。 理解机器学习算法——以StockRanker为例 机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学 阅读全文
posted @ 2018-12-28 14:46 BigQuant量化 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
超参寻优使用简介
摘要：实现平台：BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 超参寻优模块简介 最近，我们上线一个新的模块——超参优化模块，它可以帮助大家对我们平台上的机器学习模型进行超参数优化，让你的收益更上一层楼，接下来就让我给大家介绍下。 超参寻优理论简介 在机器学习里，我们本质 阅读全文
posted @ 2018-12-28 14:35 BigQuant量化 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
使用sklearn进行数据预处理
摘要：实现平台：BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 1. 数据标准化 数据标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling） 进行标准化缩放的数据均值为0，具有单位方差。 scale函数提供一种便 阅读全文
posted @ 2018-12-28 11:52 BigQuant量化 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
传统量化策略 VS AI量化策略
摘要：在BigQuant人工智能量化投资平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略，今天我们就拿市值因子来练手，看看两个策略在2015-01-01到2016-12-31这两年时间各自的收益风险情形。 市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子，已经被验证为长期有效的因子，也是广大私募基金常用 阅读全文
posted @ 2018-12-28 11:23 BigQuant量化 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[量化学堂-机器学习]基于LSTM的股票价格预测模型
摘要：导语：本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。并在BigQuant人工智能量化投资平台进行实现。 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 阅读全文
posted @ 2018-12-27 18:18 BigQuant量化 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
LSTM Networks应用于股票市场探究【附源码】
摘要：摘要：BigQuant人工智能量化投资平台上的StockRanker算法在选股方面有不俗的表现，模型在15、16年的回测收益率也很高(使用默认因子收益率就达到170%左右)。然而，StockRanker在股灾时期回撤很大(使用默认因子回撤55%)，因此需要择时模型，控制StockRanker在大盘走 阅读全文
posted @ 2018-12-27 18:10 BigQuant量化 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
LSTM Networks应用于股票市场之Sequential Model【附源码】
摘要：LSTM Networks应用于股票市场探究之Sequential Model 整个模型只有一个input（6 features * 30 time series）LSTM future_return_5作为output（time series=30,features=[‘close’,‘open’ 阅读全文
posted @ 2018-12-27 18:00 BigQuant量化 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
LSTM Networks应用于股票市场之Functional Model【附源码】
摘要：LSTM Networks应用于股票市场之Functional Model。本文是已初步探索，如下示例中 使用 LSTM 预测沪深300 涨跌。 用一个input（6 features * 30 time series）训练LSTM，将训练结果与另一个辅助性输入label(np.round(clos 阅读全文
posted @ 2018-12-27 17:53 BigQuant量化 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【重磅】AI Alphas(A股版)【原版】
摘要：本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可前往BigQuant人工智能量化投资平台克隆此策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (De 阅读全文
posted @ 2018-12-27 17:40 BigQuant量化 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[量化学院]价值选股策略——基于机器学习算法
摘要：文献回顾 回顾价值策略 价值策略通俗地讲就是买入便宜股票，卖出昂贵股票，思想非常简单和直观。但是实际操作上这非常困难，因为我们没办法直接观察股票的真实价值。投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股票内在价值。在股票市场中，最传统的方法就是通过会计报表的各个条目得到企业估值，我们可以从资产负债表得 阅读全文
posted @ 2018-12-19 18:45 BigQuant量化 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[量化学院]监督式机器学习算法的应用：择时
摘要：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 阅读全文
posted @ 2018-12-18 18:53 BigQuant量化 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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