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

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpaiGensim 是我比较常用的一个 NLP 工具包，特别是其中的 word2vec 模块，它的具体 API 如下：class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=10...

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai熟悉机器学习管道机器学习管道用于帮助自动化机器学习工作流程。它们的工作方式是使一系列数据可以在一个模型中进行转换和关联，该模型可以进行测试和评估以实现结果，无论结果是正面还是负面。机器学习（ML）管道包括几个训练模型的步骤。机器学习流水线是迭代的，因为每个步骤都被重复执行，以不断提高模型的准确性并...

作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai线性回归和逻辑回归是回归技术中最受欢迎的技术，但是他们一般很难处理大规模数据问题，很难处理过拟合问题。所以，我们一般都会加上一些正则化技术，在本文中我们会介绍一些最基础的正则化技术，Ridge 回归和 Lasso 回归。这两种回归技术总体的思路是不变的。1. 简要概述Ridge 和 Lasso

最近忙完手上的事了，开始重新更新公众号，计划一周一篇文章。我们也开始最初的公众号定位：一起学习课程，研究一些基础算法。因为我主要关注如何应用算法来进行股票交易，所以这个公众号主要关注以下领域：机器学习，深度学习，强化学习，类脑算法量化交易，算法交易金融基础知识各种有关算法与交易的论文最近打算做两个事：组织开始学习一门网络课程组织阅读论文，比如一周一篇如果你也喜欢...

数据分布小样本数据无法量化的数据数据复杂性马尔可否决策过程的部分可观性与推荐系统的相似之处最后的想法金融市场一直是最早使用机器学习的领域之一。自 20 世纪 80 年代以来，人们一直在使用机器学习（或者说是人工智能技术）来发现市场中的一些变化模式，特别是股票，期货和外汇市场。尽管机器学习在过去预测市场趋势结果方面取得了巨大成功，但是最近发展起来的深度学习技术并没有很显著的有助于...