摘要：
作者：James Le 编译：BigQuant 在机器学习中，有一个叫做“世上没有免费午餐”的定理(NFL)。简而言之，我们无法找到一个放之四海而皆准的最优方案，这一点对于监督学习(即预测建模)尤为重要。例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。因为其中有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结 阅读全文
摘要：
作者：Harry Nicholls 编译：BigQuant 你有没有想过如何使你的量化投资策略自动化并增加交易利润？在本文中，我们将介绍算法交易的基本知识，好处和风险。准备好开始自动交易吧！ 很多技术分析都涉及观察信号指标，然后根据信号进行交易。正如我在之前的文章“一个让优秀交易者高于其他交易者的行 阅读全文
摘要：
作者：Todd Moses 编译：BigQuant 通过对冲降低交易风险的方法有很多，基金通常使用期货和期权来对冲每笔交易，然而与保险类似，这种安全网也是有成本的。现在有一种基于人工智能的方法，或许可以帮助实现更低的成本。 在麦当劳推出麦乐鸡之前，发现不得不对鸡肉的成本进行对冲，因为如果鸡肉价格大幅 阅读全文
摘要：
引导语：本文参考了国信证券关于经济周期与股市研究的几篇研报，简单介绍了国信投资时钟，为经济周期系列研究第一篇。感兴趣的朋友可以直接前往BigQuant人工智能量化投资平台进行克隆复现。 一、背景介绍 美林投资时钟其主要原理是根据经济增长(产能缺口)和通货膨胀趋势，将经济周期划分为4 个阶段：复苏、过 阅读全文
摘要：
我们先来回顾一下，当我们构建因子时，目前有几种方式。 这里以过去5日成交总额因子举例说明： 根据因子库默认因子构建 ( a v g a m o u n t 5 ) ∗ 5 (avg\\_amount\\_5)*5 (avgamount5)∗5 运算符构建因子 a m o u n t 0 + a 阅读全文
摘要：
在介绍AI排序算法之前我们先介绍另外一个术语：特征工程 特征工程是使用专业背景知识和技巧来处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好作用的工程实践。这样解释可能并不直观。举例说明，当我们选择用指标来评估一个人身体健康程度时，我们一般联想到的是身高和体重指标，这是两个不同的维度对数据进行记录，如果我 阅读全文