导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 **时间序列的

什么是凸函数

直观的，图1是一维凸函数的示例。一维情况下，不严格的说，凸函数是弦

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章 上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末 **一键克隆代

Apache Arrow介绍

Apache arrow是高性能的，用于内存计算的，列式数据存储格式。PyArrow是apache arrow的python库，PyArrow与NumPy、pandas和内置的Python对象有很好的集成。它们是基于Arrow的C++实现。

Hello

交叉验证是一种在统计学和机器学习领域广泛使用的技术，主要用于评估模型的泛化能力，即模型对未见数据的预测能力。这种技术在金融领域的量化交易策略开发中尤为重要，因为金融市场的数据通常具有高度的不确定性和变化性。交叉验证通过在不同的数据子集上训练和测试模型来帮助识别和防止过拟合，过拟合是指模型对训练数据过

导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从

第13讲:深度强化学习#2 研究工程师Matteo Hessel介绍了作为辅助任务的一般值函数和GVFs，并解释了如何处理算法中的缩放问题。

[https://www.youtube.com/watch?v=siDtNqlPoLk](https://www.youtube.com/watch?

导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后

至2021年，前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发，或正在招募人工智能人才。

第12讲:深度强化学习#1 研究工程师Matteo Hessel讨论了深度RL的实际考虑和算法，包括如何使用自区分(即Jax)实现这些。

[https://www.youtube.com/watch?v=cVzvNZOBaJ4](https://www.youtube.com/watch?v=cV

导语

本文介绍了协整的初步内容。

协整

直观理解

协整是什么这个问题回答起来不是那么直观，因此我们先看下图，了解一下具有协整性的两只股票其价格走势有什么规律。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9fab01c4-405

写在前面：

本文原载于[how-to-start-a-deep-learning-project](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/%40jonathan_hui/how-to-start-a-deep-lear

摘要

作者，石川，北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。

一本大数据时代的实证资产定价方法前沿，请查收。

大数据时代，与资产预期收益率相关的协变量数量与日俱增。资产定价已然步入了协变量的高维数时代。在这个背景下，传统计量经济学方法在利用诸多协变量以及它

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

参数列表

input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True b

SciPy是基于Python的一个开源库，用于数学、科学和工程计算。它建立在NumPy的基础上，提供了许多高级的数值计算功能，从而使得Python成为一个强大的科学计算环境。SciPy是科学计算中最重要的库之一，广泛应用于学术和工程领域，包括金融领域的量化分析和模型开发。

基本概念

导语

本文为Mehmet Süzen撰写文章的译文，稍有删改。文章清晰地阐释和区分过度拟合及过度拟合等概念，对于本领域学习者正确理解专业术语多有帮助。正如作者在原文末所指出的：对待简单的概念，我们也应抱着积极求学的态度，了解其成立的基础。

前言

大多数从业者对”过拟合“这一概念存在

gplearn核心概念

它是一个基于Python的库，旨在通过遗传编程（Genetic Programming, GP）实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法，通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种，通过选择、交叉（杂交）、变异等操作对程序（个体

导语

本文介绍Python编程中非常重要的条件与循环的相关知识点。

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导语

本文介绍了峰度和偏度以及如何运用这两个统计指标进行数据的正态性检验。

[https://bigquant.com/codeshare/00af3416-796d-43b9-9726-489d436a98ee](https://bigquant.com/codeshare/00a

研究科学家Hado van Hasselt探讨了为什么学习主体同时平衡探索和利用已获得的知识很重要。

[/wiki/static/upload/98/988872ab-a494-42d8-99e4-e3533441abb7.mp4](/wiki/static/upload/98/988872ab-

第4讲:动态规划算法的理论基础 研究科学家Diana Borsa将动态规划算法作为收缩映射进行研究，观察它们何时以及如何收敛到正确的解。

[https://www.youtube.com/watch?v=XpbLq7rIJAA](https://www.youtube.com/watch?v=Xp

导语

通过文章《什么是机器学习》我们大概知晓了机器学习，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效的机器学习库，也是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成学习算法，专为提升树算法的性能和速度而设计。它实现了梯度提升框架，并支持回归、分类及排序的问题。XGBoost

简介

本文来自于MSCI研究，原文标题为《情绪因素在不同地区的表现如何？》

关键词：MSCI  |  全球投资  |  因子投资

作者：Howard Zhang

资料来源：MSCI 因子实验室。

情绪因素试图衡量不同群体对公司的看法。可以通过多种方式并从各种数据源中衡量情绪。许多情绪