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华泰金工:人工智能选股深度研究 68 篇、6 周年回顾与 2022 年量化投资白皮书
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00-20230522-华泰人工智能研究6周年回顾.pdf 01-20170601-框架及经典算法简介.pdf 02-20170622-广义线性模型.pdf 03-20170804-支持向量机模型.pdf 04-20170817-朴素贝叶斯模型.pdf 05-20170831-随机森林模型.pdf 06-20170911-Boosting 模型.pdf 07-20170919-Python 实战.pdf 08-20171123-全连接神经网络.pdf ... 66-20230426-面向投资研究行业的GPT使用指南.pdf 67-20230506-AI模型如何一箭多雕_多任务学习.pdf 68-20230511-神经网络多频率因子挖掘模型.pdf 99-2022年度中国量化投资白皮书.pdf
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华泰金工-人工智能选股.zip (70个子文件)
华泰金工-人工智能选股
31-20200508-生成对抗网络GAN初探.pdf 3.73MB
30-20200424-从关联到逻辑_因果推断初探.pdf 1MB
20-20190429-机器学习中的随机数.pdf 2.23MB
03-20170804-支持向量机模型.pdf 3.1MB
16-20190218-对抗过拟合_再论时序交叉验证.pdf 1.49MB
06-20170911-Boosting 模型.pdf 2.72MB
58-20220707-分析师共同覆盖因子和图神经网络.pdf 3.6MB
21-20190610-基于遗传规划的选股因子挖掘.pdf 3.28MB
13-20180802-损失函数的改进.pdf 1.95MB
60-20221011-量化如何追求模糊的正确_有序回归.pdf 2.24MB
37-20201022-舆情因子和BERT情感分类模型.pdf 2.29MB
35-20200828-WGAN应用于金融时间序列生成.pdf 3.21MB
28-20200218-基于量价的人工智能选股体系概览.pdf 2.22MB
17-20190313-数据标注方法实证.pdf 1.48MB
49-20211024-SinGAN单样本生成.pdf 2.73MB
50-20211109-再探cGAN资产配置.pdf 3.23MB
56-20220423-新闻舆情分析的HAN网络选股.pdf 2.98MB
26-20191125-遗传规划在CTA信号挖掘中的应用.pdf 2.54MB
45-20210419-cGAN应用于资产配置.pdf 1.6MB
43-20210310-因子观点融入机器学习.pdf 2.11MB
53-20220112-揭秘微软AI量化研究.pdf 3.22MB
39-20201221-周频量价选股模型的组合优化实证.pdf 2.32MB
48-20211012-对抗过拟合_cGAN应用于策略调参.pdf 3.07MB
10-20180320-宏观周期指标应用于随机森林选股.pdf 2.23MB
15-20190213-卷积神经网络.pdf 1.5MB
14-20181128-对抗过拟合_从时序交叉验证谈起.pdf 1.71MB
29-20200319-提升超额收益_另类标签和集成学习.pdf 1.44MB
04-20170817-朴素贝叶斯模型.pdf 2.07MB
63-20221028-再探文本FADT选股.pdf 6.73MB
07-20170919-Python 实战.pdf 3.36MB
19-20190409-重采样技术检验过拟合.pdf 2.49MB
40-20201222-微软AI量化投资平台Qlib体验.pdf 5.44MB
54-20220407-基于遗传规划的一致预期因子挖掘.pdf 3.66MB
05-20170831-随机森林模型.pdf 2.1MB
99-2022年度中国量化投资白皮书.pdf 18.96MB
23-20190807-再探基于遗传规划的选股因子挖掘.pdf 9.36MB
22-20190617-基于CSCV框架的回测过拟合概率.pdf 1.73MB
38-20201123-WGAN生成_从单资产到多资产.pdf 3.29MB
66-20230426-面向投资研究行业的GPT使用指南.pdf 4.08MB
41-20210118-基于BERT的分析师研报情感因子.pdf 3.31MB
61-20221026-深挖分析师共同覆盖中的关联因子.pdf 2.68MB
25-20191117-市场弱有效性检验与择时战场选择.pdf 3.69MB
65-20230324-GPT+量化投资=?.pdf 3.3MB
36-20200922-相对生成对抗网络RGAN实证.pdf 4.25MB
24-20190902-投石问路_技术分析可靠否.pdf 2.56MB
68-20230511-神经网络多频率因子挖掘模型.pdf 2.57MB
08-20171123-全连接神经网络.pdf 1.91MB
33-20200702-数据模式探索_无监督学习案例.pdf 2.54MB
02-20170622-广义线性模型.pdf 2.56MB
55-20220411-图神经网络选股的进阶之路.pdf 2.9MB
01-20170601-框架及经典算法简介.pdf 3.2MB
32-20200614-AlphaNet_因子挖掘神经网络.pdf 2.39MB
59-20220721-强化学习初探与DQN择时.pdf 4.09MB
51-20220107-文本PEAD选股策略.pdf 3.16MB
47-20210804-cGAN模拟宏观指标.pdf 3.24MB
18-20190409-调仓频率实证.pdf 988KB
46-20210704-AlphaNet改进_结构和损失函数.pdf 2.2MB
27-20200206-揭开机器学习模型的“黑箱“.pdf 3.16MB
11-20180503-stacking集成学习.pdf 3.31MB
62-20221028-NLP综述_勾勒AI语义理解的轨迹.pdf 4.3MB
57-20220701-文本FADT选股.pdf 4.62MB
42-20210221-图神经网络选股与Qlib实践.pdf 5.01MB
67-20230506-AI模型如何一箭多雕_多任务学习.pdf 1.85MB
00-20230522-华泰人工智能研究6周年回顾.pdf 1.79MB
64-20230130-九坤Kaggle量化大赛有哪些启示.pdf 2.22MB
34-20200824-再探AlphaNet_结构和特征优化.pdf 1.98MB
44-20210413-深度卷积GAN实证.pdf 2.68MB
12-20180725-特征选择.pdf 2.46MB
09-20171124-循环神经网络模型.pdf 1.95MB
52-20220109-神经网络组合优化初探.pdf 2.69MB
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