华泰证券人工智能选股系列.rar

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华泰证券人工智能选股系列研报,从2017年6月一直到2019年6月,合计22篇。 1人工智能选股框架及经典算法简介,2人工智能选股之广义线性模型,3人工智能选股之支持向量机模型,4人工智能选股之朴素贝叶斯模型,5人工智能选股之随机森林模型,6人工智能选股之Boosting模型,7人工智能选股之Python实战,8人工智能选股之全连接神经网络,9人工智能选股之循环神经网络模型,10宏观周期指标应用于随机森林选股,11人工智能选股之stacking集成学习,12人工智能选股之特征选择,13人工智能选股之损失函数的改进,14对抗过拟合:从时序交叉验证谈起,15人工智能选股之卷积神经网络,16再论时序交叉验证对抗过拟合,17人工智能选股之数据标注方法实证,18机器学习选股模型的调仓频率实证,19偶然中的必然:重采样技术检验过拟合,20必然中的偶然:机器学习中的随机数,21基于遗传规划的选股因子挖掘,22基于CSCV框架的回测过拟合概率。

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