强化学习
由small_q创建,最终由small_q更新于
由small_q创建,最终由small_q更新于
由small_q创建,最终由small_q更新于
在上一篇文章《初识协整》我们已经对协整有一个直观的认识,本文将进行深入理解协整。
[https://bigquant.com/codeshare/9079e4a0-c404-439a-aa78-7822fad5c86e](https://bigquant.com/codeshare/
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
多元线性回归的应用比较普遍,本文将对其做相关介绍。
金融理论从资本资产定价模型(CAPM)发展到套利定价理论(APT),在数理统计方面就是从应用一元线性回归发展到应用多元线性回归。在实际运用中,多元线性回归比较普遍。
一元线性回归研究的是一个因变量和一个自变量的
由iquant创建,最终由iquant更新于
由ypyu创建,最终由ypyu更新于
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
不管你是管理自己的资金还是客户资金,只要你在做资产管理,每一步的投资决策都意义重大,做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节,但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼,因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子,很难明白为什么模型会产出某一个信号,甚至很多保守的
由iquant创建,最终由iquant更新于
由ypyu创建,最终由ypyu更新于
本文我们将讨论如何使用平均值来描述一组数据。
[https://bigquant.com/codesharev2/6b17586e-a9e3-4cfd-8b82-32f2f13eb67b](https://bigquant.com/codesharev2/6b17586e-a9e3-
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
本文我们将讨论如何使用离散度来描述一组数据。
[https://bigquant.com/experimentshare/715478967ce0434487537359999464be](https://bigquant.com/experimentshare/715478967c
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
第1讲:强化学习介绍
科学家Hado van Hasselt介绍强化学习课程,并解释了强化学习与人工智能的关系。
[https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4Qc](https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
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?
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
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
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
第8讲:规划与模型 研究工程师Matteo Hessel解释了如何学习和使用模型,包括像Dyna和蒙特卡罗树搜索(MCTS)这样的算法。
[https://www.youtube.com/watch?v=FKl8kM4finE](https://www.youtube.com/watch?v=FK
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
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
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
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
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
第6讲:无模型控制 研究科学家Hado van Hasselt研究了政策改进的预测算法,从而产生了可以从抽样经验中学习良好行为政策的算法。
[https://www.youtube.com/watch?v=t9uf9cuogBo](https://www.youtube.com/watch?v=t
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
第7讲:函数近似 研究科学家Hado van Hasselt解释了如何将深度学习与强化学习相结合,以实现“深度强化学习”。
[https://www.youtube.com/watch?v=ook46h2Jfb4](https://www.youtube.com/watch?v=ook46h2Jf
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
Lecture 9: Policy-Gradient & Actor-Critic methods Research Scientist Hado van Hasselt covers policy algorithms that can learn policies directly and ac
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
相关性经常用来度量两个变量的相关关系,本文将对相关系数做详细讨论。
诺贝尔经济学奖得主马科维茨曾说过“资产配置多元化是投资的唯一免费午餐”。投资中有句谚语,不要把鸡蛋放在一个篮子,实际上讲的就是选择相关性不高的资产进行配置。资产之间的相关性用什么指标
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片
它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。比如,上面这四张图
由ypyu创建,最终由ypyu更新于
对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说,这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来,我将从4个方面去理解随机森林模型。
在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特
由ypyu创建,最终由ypyu更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由clearyf创建,最终由qxiao更新于
Python作为一门最热门的语言,现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言,比如非常学的C语言,非常流行的Java语言等等,适合初级的基本的JavaScri
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
本文介绍了Python中非常重要的数据类型——字典
附件:字典的使用
[https://bigquant.com/experimentshare/12746792311940c2969d62e66309a404](https://bigquant.com/experimentsha
由clearyf创建,最终由clearyf更新于