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人大计算金融课程名称:《机器学习》(题库)/《大数据与机器学习》(非题库) 姜昊教授

周六(10月18日)#腾讯会议:465-7405-7603。9月14日(周日)、10月12日(周日), 9:00-12:00;10月18日(周六),9:00-12:00;11月15日(周六),9:00-12:00;周六(9月20日、11月15日)#腾讯会议:465-7405-7603。9月20日(周六),9:00-12:00;周日(9月14日、10月12日)#腾讯会议:244-706-729。中国

#人工智能
币圈量化真相:赚到钱的都不是靠预测,而是靠系统

币圈量化交易这条路不好走,但走对了方向,确实能带来稳定的回报。关键是要摒弃那些不切实际的幻想,什么"一夜暴富"、"百倍币"、"抄底逃顶",这些都是韭菜思维。真正的高手,都是系统化思维。他们不预测市场,而是适应市场;不追求完美,而是追求持续;不靠运气,而是靠概率。记住这句话:赚到钱的都不是靠预测,而是靠系统。如果你想在这条路上走得更远,建议找专业的团队合作。毕竟术业有专攻,你专注做你擅长的事,量化交

#人工智能
国金QMT与MiniQMT:量化交易的利器

国金QMT和MiniQMT为不同层次的量化投资者提供了强大的工具。如果你是专业投资者,追求极致的交易速度和复杂的策略开发,QMT无疑是理想选择;而如果你是量化初学者,希望快速上手并进行简单的策略开发,MiniQMT将是你的不二之选无论你是量化交易的老手还是新手,国金QMT和MiniQMT都能为你的投资之路提供有力支持。更有详细软件使用教程。QMT实践 01 - 国金QMT使用说明(安装以及回测),

#区块链
为什么国内的量化平台 比方说掘金 和qmt仅仅都只支持win,而mac和linux不支持

国内主流量化平台(如掘金、QMT)之所以“只支持 Windows”,并不是技术做不到,而是多重现实因素叠加后,厂商、券商、交易所三方共同形成的“路径依赖”。这些 DLL 直接对接交易所 FAST 行情、金证/恒生报单网关,内部用到了大量 Windows 特有机制(COM、命名管道、消息循环、IE 内核界面等)。不是“不能”,而是“代价太大、收益太小、合规太烦”,于是形成了“Windows 锁定”的

#macos#linux#运维
欢迎来到量化实战

首先,我们需要下载并安装QMT终端,然后才能对软件进行Python库的下载,这样才能更方便地使用这个软件。miniQMT是QMT内部的极简版,可以摆脱很多限制实现策略代码本地运行,对于个人量化投资者来说这是一个低门槛享受机构投资者量化交易的软件。

#人工智能
量化金融人都在看哪些顶刊

精选了7 种量化金融人都在看的顶刊,从最经典的有效市场假说理论,到最新的关于加密货币的研究,都发表在这些期刊上。应该是毫无争议的 No.1。创刊于1946年,是由美国金融协会(American Finance Association)主办的一份顶级学术期刊。它不仅吸引了世界各地顶尖学者的投稿,也是衡量学术成就和职业发展的重要指标。许多诺贝尔经济学奖得主的早期工作都曾在该期刊上发表,比如作为现代金融

#大数据#人工智能
从小白到搭建第一个量化机器人,只需5步!

从小白到搭建第一个量化机器人,这5个步骤看起来简单,但实际操作起来肯定会遇到各种问题。不要气馁,我当年也是从什么都不懂开始的。安全第一:API密钥保护,资金管理,风险控制从小做起:先用小资金测试,验证策略有效性持续学习:市场在变,你也要跟着变保持理性:不要因为短期收益或亏损而冲动决策量化交易不是印钞机,但确实是一个不错的投资方式。它能让你摆脱情绪化交易,用数据和逻辑来指导决策。现在就开始行动吧!先

#区块链
具身大模型基础(二)强化学习微调技术(Reinforcement Learing Fine-tuning)

大规模行为克隆(BC)利用大量的现实世界和模拟演示数据集(如RT-1、RT-2、RT-X和SPOC)来训练高容量的策略,能够执行许多不同的任务。虽然BC策略表现出了一定的前景,但它们在直接部署到现实世界时仍然存在根本性的限制:模型只能在训练过程中观察到的状态下工作,这使得它们难以超越专家轨迹进行泛化。因此,当面对不熟悉的状态时,这些策略往往难以适应,且难以有效地从错误中恢复。另一方面,强化学习(R

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#人工智能
30多个医疗大模型汇总:扁鹊、孙思邈、神农、皇帝、仲景、华佗大模型.........

仲景中医大语言模型(CMLM-ZhongJing)由复旦大学和同济大学共同开发,借鉴人类记忆知识的过程,采用专业表格,借助大语言模型的语言表征能力,严格设置特定的prompt模板,使得模型基于中医妇科方药表格数据生成包括患者治疗故事、诊断分析、诊断治疗预期结果、处方功用、互动故事、患者治疗故事、叙事医学、舌脉象、诊疗方案制定、批判性思维、随访、处方、药物用量、个例研究、真实世界问题、病因病机等15

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#自然语言处理#人工智能#深度学习 +1
阿里「杀手锏」级语音识别模型来了!推理效率较传统模型提升10倍,已开源

在AISHELL-1上,Paraformer在目前公开发表论文中,为性能(识别效果&计算复杂度)最优的非自回归模型,且Paraformer-large模型的识别准确率远远超于目前公开发表论文中的结果(dev/test:1.75/1.95)。另外一方面,通过对比自回归模型与单轮非自回归模型在工业大数据上的错误类型(如下图所示,AR与vanilla NAR),大家发现相比于自回归模型,非自回归模型在预

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#语音识别#人工智能
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