Python 机器学习算法交易实用指南(一)(5)
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(4)https://developer.aliyun.com/article/1523719 数据的质量 数据集的质量是另一个重要的标准,因为它影响分析和货币化所需的工作量,以及它包含的预测信号的可靠性。质量方面包括数据频率和其可用历史长度、其所含信息的可靠性或准确性、它是否符合当前或潜在未来的法规,以及其使用的独家性。 法律...
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(4)
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(3)https://developer.aliyun.com/article/1523718 建立基本数据时间序列 财务报表和附注数据集中的数据范围包括从主要财务报表(资产负债表、利润表、现金流量表、权益变动表和全面收益表)和这些报表的附注中提取的数字数据。该数据最早可追溯至 2009 年。 提取财务报表和附注数据集 ...
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(3)
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(2)https://developer.aliyun.com/article/1523716 重建交易和订单簿 解析的消息允许我们重建给定日期的订单流。'R' 消息类型包含在给定日期内交易的所有股票列表,包括有关首次公开募股(IPOs)和交易限制的信息。 在一天的交易过程中,会添加新订单,并删除执行和取消的订单。对于引用前一日...
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(2)
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(1)https://developer.aliyun.com/article/1523715 Alpha 因子研究和评估 Alpha 因子的设计旨在从数据中提取信号,以预测给定投资宇宙在交易周期内的资产回报。当评估时,一个因子对每个资产都有一个值,但可能结合一个或多个输入变量。该过程涉及下图中概述的步骤: 交易策略工...
Python 机器学习算法交易实用指南(一)(1)
前言 多样化数据的可用性增加了对算法交易策略专业知识的需求。通过本书,您将选择并应用机器学习(ML)到广泛的数据源,并创建强大的算法策略。 本书将首先介绍一些基本要素,如评估数据集、使用 Python 访问数据 API、使用 Quandl 访问金融数据以及管理预测误差。然后我们将涵盖各种机器学习技术和算法,这些技术和算法可用于使用 pandas、Seaborn、StatsMode...
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(5)
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(4)https://developer.aliyun.com/article/1523713 不做免费午餐 没有系统——计算机程序或人类——有基础可靠地预测新样本的结果,超出了它在训练期间观察到的范围之外。唯一的出路是具有一些额外的先验知识或做出超出训练样本范围的假设。我们从本书的第七章,线性模型 和 第八章,时间序列模型,到非线性集...
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(4)
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(3)https://developer.aliyun.com/article/1523712 第十六章:下一步 本书的目标是使您能够将机器学习(ML)应用于各种数据源,并提取对投资策略的设计和执行有用的信号。为此,我们将机器学习介绍为交易策略过程的重要组成部分。我们看到,机器学习可以在设计、测试、执行和评估策略的多个步骤中添加价值。 ...
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(3)
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(2)https://developer.aliyun.com/article/1523711 使用 Doc2vec 进行情感分析 文本分类需要组合多个词嵌入。一个常见的方法是对文档中每个词的嵌入向量进行平均。这使用所有嵌入的信息,并有效地使用向量加法来到达嵌入空间中的不同位置。但是,有关单词顺序的相关信息会丢失。 相比之下,用...
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(2)
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(1)https://developer.aliyun.com/article/1523710 如何训练自己的单词向量嵌入 许多任务需要嵌入或特定领域的词汇,而基于通用语料库的预训练模型可能无法很好地或根本无法表示。标准 Word2vec 模型无法为词汇表中不存在的单词分配向量,而是使用降低其预测价值的默认向量。 例如,在处理行...
Python 机器学习算法交易实用指南(五)(1)
第十五章:词嵌入 在前两章中,我们应用了词袋模型将文本数据转换为数值格式。结果是稀疏的、固定长度的向量,表示文档在高维词空间中的位置。这允许评估文档的相似性,并创建特征来训练机器学习算法,分类文档的内容或评估其中表达的情感。然而,这些向量忽略了术语使用的上下文,因此,例如,包含相同单词的不同句子将被编码为相同的向量。 在本章中,我们将介绍一种替代类别的算法,它使用神经网络来学习个...
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