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量化选股策略搭建(四)(短期策略搭建)
量化选股策略搭建 四 短期策略搭建 首先我们需要把选股这个问题转化为一个机器学习问题 那么如何转化成机器学习问题呢 机器学习也分两类问题 1 回归问题 2 分类问题 常规的一些方法是预测股价增长来进行选股 回顾问题 这里我们将其转化为一个分
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利用强化学习进行股票操作实战(四)
本次实战代码仍是在之前基础上进行了一些修改 之前只在一支股票上进行训练 这次我将模型放在多支股票上训练 并在多支股票上进行了测试 对于多支股票的训练策略 没有参考过别人的训练方案 做这个的比较少 我按自己的理解去训练 每一轮训练 都将每支股
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利用强化学习进行股票操作实战(三)
与上一篇文章相同之处 对于交易策略 与上一篇文章相同 当发出买入指令时 一次性全部买入 当发出卖出指令时 一次性全部卖出 还没有添加加减仓操作 模型仍然用的是DQN模型 新增内容 在之前的基础上加入了交易手续费 印花税等 在强化学习这个领域
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特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性
这是我第63篇文章 这篇文章主要简单讲一些常用特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性计算方法 1 几种常用的特征重要性计算方法 1 1 树模型特征重要性 像xgboost lightgbm等树模型都有自己计算特征重要性的方法 其特征重要性
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量化建模时常见的数据穿越问题
这篇文章将会介绍一下量化建模时常见的数据穿越问题 何为数据穿越 对于t时刻训练得到的模型必须用t时刻之前的数据训练 如果t时刻用到t时刻以后的数据则会产生数据穿越问题 我碰到比较多的数据穿越问题主要有三种 1 训练集和测试集有交叉 2 特征
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利用强化学习进行股票操作实战(一)
利用强化学习进行股票操作实战 今天开始利用强化学习实现股票操作 我在网上找了一个简单的强化学习进行股票操作的例子 并在此基础上进行了小改动 首先讲下建模的思路 当模型发出买入指令时 我们一次性全部买入 当模型发出卖出指令时则一次性全部卖出
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