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作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：置信区间和假设检验第五篇：多元线性回归和残差分析第六篇：现代投资组合理论第七篇：市场风险第八篇：Fama-French 多因子模型介绍我们在前面的章节中，我们了解到资本资产定价模型（CAPM）将市场...

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai1.【会议】Bayesian Deep Learning简介：While deep learning has been revolutionary for machine learning, most modern deep learning models cannot repre...

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述...

介绍深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升，这里有一个调查结果可以参考。这里有一个 Google 的搜索趋势图：如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势，那么这里有一个很好的汇总。在这篇文章中，我们的目标是为所有深度学习的人提

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai论文链接：Deep learning networks for stock market analysis and prediction摘要作者考虑了两个主要问题：仅使用日内市场数据预测日内股票回报；使用预测的股票收益预测协方差矩阵；数据集数据集由来自韩国 KOSPI 的38种股票组成...

关于生成对抗网络（GAN）的新论文每周都会出现很多，跟踪发现他们非常难，更不用说去辨别那些研究人员对 GAN 各种奇奇怪怪，令人难以置信的创造性的命名！当然，你可以通过阅读 OpanAI 的博客或者 KDNuggets 中的概述性阅读教程，了解更多的有关 GAN 的信息。在这里汇总了一个现在和经常使用的GAN论文，所有文章都链接到了 Arxiv 上面。GAN — Generative Advers

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：多元线性回归和残差分析第四篇：现代投资组合理论第五篇：市场风险第六篇：Fama-French 多因子模型介绍在本文中，我们将介绍有关量化金融的一些基本概念。我们从收益率，均值和方差开始学习，你可能认为计算这些值非常简单，但是