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对量化交易与机器学习的初步探索.zip
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2024-04-28
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
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对量化交易与机器学习的初步探索.zip (69个子文件)
content
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strategy.pyc 2KB
ib_execution.py 7KB
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performance.py 1KB
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back_test_system.iml 470B
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performance.py 545B
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event.py 1KB
data.py 3KB
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execution.pyc 3KB
event.py 5KB
data.pyc 9KB
data.py 7KB
portfolio.py 9KB
portfolio.pyc 10KB
.gitignore 4B
mac.py 4KB
execution.py 2KB
strategy.py 1KB
deal_data
__init__.py 0B
forecast.pyc 5KB
deal_hs300.py 3KB
db.pyc 2KB
FeatureUtils.pyc 5KB
FeatureUtils.py 3KB
forecast.py 4KB
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find_features_plot.py 2KB
db.py 1KB
get_data
find_pairs.py 5KB
find_mean_reversion.py 2KB
get_300_names.py 1KB
clustering_hs300.py 5KB
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get_hist_data.py 2KB
strategy_1
mark 28B
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.gitignore 28B
util
__init__.py 0B
fresh_us_until_today.py 1KB
plot.py 825B
etf_tmp.py 182B
init_save_until_today.py 502B
fresh_until_today.py 864B
Feature_utils.py 4KB
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scrapy_etf.py 2KB
db.py 12KB
init_save_us_until_today.py 742B
README.md 2B
strategy_2_alpace
mark 28B
tryData.py 552B
alpace.py 2KB
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