时序分析 18 状态空间模型 下(卡尔曼滤波)前言    卡尔曼滤波算法是通过所观测到的数据来估算无法观测到的背后的驱动因素，包含了统计误差和其他一些不精确的因素。在每一个时间节点上，卡尔曼滤波都会对系统状态进行预测，并衡量自己的变差并进行修正，从而更好地预测时序数据。我们可以把卡尔曼滤波理解为隐含马尔可夫模型在连续变量域的版本，它也属于状态空间模型。事实上

时序分析 32时序预测 从ARIMA到SARIMAX    上一篇文章中我们介绍了SARIMA模型，相比于ARIMA模型，SARIMA考虑了季节性因素。读过上篇文章的细心读者会发现，python的statsmodels对sarima的支持对象名为SARIMAX。事实上，确实存在一个时序分析模型称为SARIMAX(Seasonal Auto-Regressiv

机器学习、数据科学与金融行业系列十四：人工智能，大数据和投资管理（8）7.运用AI和大数据技术处理保额索赔和评估公司风险(中国平安)•背景    中国平安成立于1988年，目前已经成为全球最大的保险公司，有180万员工。中国平安致力成为一家技术赋能的零售金融服务集团，主要业务为保险、银行业和投资。利用ABCDs金融科技技术，平安集团已经建立...

模型预测

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机器学习、数据科学与金融行业系列十四：人工智能，大数据和投资管理（7）6.AI和大数据助推债券投资组合管理（中国人寿资产管理有限公司和中证信用增进股份有限公司）•背景    中国人寿(CLAMC)是中国最大的资产管理机构，包括国内和国外的公开市场、共同基金、另类投资以及其他投资领域。中国人寿管理的资金到2018年底超过3万亿人民币(约4360亿...

机器学习、数据科学与金融行业系列十四：人工智能，大数据和投资管理 (12)11.独特焦点：使用智能搜索来收集和处理信息    人工智能引擎构建在大量数据之上，借助了机器学习模型、计算机视觉、图像识别、自然语言处理和OCR等。实际上，这些技术有潜力来替代重复性的大量手工工作，为初级分析师节省时间。    随着互...

机器学习、数据科学与金融行业系列十四：人工智能，大数据和投资管理 (结束篇)个人体会和总结    再次声明，以上的内容和观点主要来自CFA报告：AI pioneers in investment management，笔者只是对其进行了翻译和解读。    现在笔者就个人的理解和感受，分享一些个人观点和看法。•...

博弈论与人工智能概要​本文主要阐述：什么是博弈论？博弈论如何应用于人工智能介绍​    《美丽心灵》这部经典影片，相信很多人都看过。这部影片的主人公就是诺贝尔经济学奖获得者 John Nash.    在影片的一个经典场景中，Nash说到 “….the best outcome woul...