期货

炒期货的人最后都变成什么样了?

机器学习预测股票(多种方法)

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机器学习预测股票(多种方法) 一、简介 使用决策树, 线性回归, 向量机等机器学习的方法进行股票价格预测。 二、获取数据的方法 打开大智慧的股票界面,右键->复制数据,然后粘贴到Excel中即可。 然后在指标窗格切换指标,再复制到Excel中即可。 三、知识点 1.classification_report 其中列表左边的一列为分类的标签名(label), precision recall f1-sc……

Machine learning for trading课程笔记

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Machine learning for trading课程笔记 机器学习可以主要分为几类:监督学习,非监督学习,增强学习及推荐系统等。 一、第一部分 import pandas as pd def test_run(): start _date='2010-01-01' end_date = '2011-01-26' dates = pd.date_range(start_date,end_date) df1 = pd.DateFrame(index=dates) dfspy pd.read_c……

机器学习应掌握的数学知识

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机器学习应掌握的数学知识 简要目录: 一、概述 我们知道,机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数 2-1、标量 2-2、向量 2-3、……

机器学习笔记

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机器学习笔记 一、机器学习领域主要术语的英文表达 https://www.cnblogs.com/ArrozZhu/p/8397160.html 二、LR,gbdt,libfm这三种模型分别适合处理什么类型的特征? 1、gbdt模型是非线性模型,可以输入统计类特征,特征维度一般几十到几百维。统计类特捕捉的是影响最终效果的总体或者说全局性的因素。曾看到过腾讯技术博客里给gbdt模型输……

神经网络判断买卖

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神经网络判断买卖 一、tradingview tradingview上面可以下载国内A股的数据,并导出为CSV。 https://www.tradingview.com/ 二、知识点 1.brain.js Kao!现在真是什么都往机器学习上靠,就是在浏览器端实现机器学习的这么一个东东。 想了解的可以看这里:https://www.jianshu.com/p/decbabe10793 三、原理解释 四、实现 可参考:https://www.……

GBDT + LR预测股价

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GBDT + LR预测股价 一、介绍 在CTR预估问题的发展初期,使用最多的方法就是逻辑回归(LR),LR使用了Sigmoid变换将函数值映射到0~1区间,映射后的函数值就是CTR的预估值。 LR属于线性模型,容易并行化,可以轻松处理上亿条数据,但是学习能力十分有限,需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效……

四类核函数(Sigmoid+RBF)

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四类核函数(Sigmoid+RBF) Q:有个疑问就是,模型本身不是线性的,为什么一定要先用线性模型做? A:有核函数和泰勒展开等等,可以无限逼近转化成线性? 小知识: 1.Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。广泛应用在神经网络中。又叫Logistic函数。 机器学习中一个重要的预测模型逻辑回归(LR)就是基于Sigmoid函数实现的。LR模……

RandomForest预测股价

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RandomForest预测股价 一、简单介绍 二、知识点 1.np.sign 2.iloc[:,:-1] 提取所有行,而后提取除最后一列之外的所有列。 3.clf.fit(x,y) 比如下面代码中的train_df.iloc[:,-1:]就是label那一列。 4. sklearn 保存模型 经实测可用 from sklearn import svm from sklearn import datasets clf = svm.SVC() iris = datasets.load_iris(……

机器量化与高频

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机器量化与高频 一、机器学习 对于 Quant 来说, Financial Modeling 和传统的机器学习方法有什么联系和区别? 从Quantitative Modeling的角度来说,有两大主流的方向:Stochastic Calculus(随机微积分)和Statistical Learning(统计学习)。这两个主流方向基本涵盖了你所有可能用到的技术——随机微积分,或者说金融数学,提供了各种衍……