06,12,2019
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dengwen168 |
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.youtube.com/watch?v=TLu9cn2UQ6w
这个还没看完：
A Guided Tour Of Machine Learni ...
06,12,2019
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dengwen168 |
一、dukascopy
https://www.dukascopy.com/swiss/english/home/
可参考：https://www.youtube.com/watch?v=RM54GNHmWk4
05,12,2019
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dengwen168 |
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果提升。因此，如何自动发现有效的特征、特征组合，弥补人工经验不足，缩短LR特征实 ...
04,12,2019
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dengwen168 |
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模型的主要任务是给定一些历史的{X,Y}，其中X是样本n个特征值，Y的取值是{0,1}代表正 ...
30,11,2019
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dengwen168 |
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()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X,y)
import pickle #pickle模块
...
30,11,2019
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dengwen168 |
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，提供了各种衍生产品的风险估计基础，也是处理新型资产定价的常用方式；而统计学习，则包罗计量经 ...
29,11,2019
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dengwen168 |
进度：P19 019 之前OK（包括）
P42 OK
一、下载地址：
需要下载Code Blocks Windows Installer (GNU C/C++ Compiler and Debugger)版本
https://www.fosshub.com/Code-Blocks.html?dwl=codeblocks-17.12mingw-setup.exe
二、使用方法
1.
三、小知识
1.调节字体大小：觉得字体太小，调大一些，可以在Setttings – editor中选择字体大小
2.快捷键对应：
编译->Ctrl+F9 在下方的Bulid log可以看到结果 ...
29,11,2019
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dengwen168 |
参考：https://www.youtube.com/watch?v=aaWLM60KxGg
29,11,2019
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dengwen168 |
7.8考试已过。答前上一波成绩~
复习这段时间我看了很多这个问题下面的答案，大家的经验真的很有道理，首先非常感谢之前的所有答主【鞠躬】。我也分享一下自己的经验。
1.复习时间上，我用了半个月，我是6.25左右淘宝的教材，到了之后天天看视频看教材刷题，在没有基础的情况下半个月时间基本足够。教材可以随便买，我买的淘宝最便宜的一套，领券9.9，教材也不重要。
2.期货基础知识这科比较抽象，如果没有 ...
28,11,2019
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dengwen168 |
一、每日涨跌统计以及每日收益率的特征
所用的数据是从2010年4月19日到2017年2月7日的if数据。总共有1652个交易日，有888个交易日是上涨的，而764个交易日下跌。
IF单日涨幅最大为13.29个点（大奇迹日），单日跌幅最大为8.9个点（大盘跌停）。
二、代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# df = rd.get_price('CSI300.INDX', '2005-01-01', '2015-07-2 ...
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95 96 97 98 99 ...
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