机器学习
机器学习在金融领域的应用日益广泛，为金融业务的智能化提供了强大动力。它运用算法和模型，自动从海量数据中学习和提取有用信息，无需人工进行复杂编程。在金融风控方面，机器学习技术可帮助银行、保险公司等机构更准确地识别欺诈行为，降低信贷风险。在投资策略上，通过对历史数据的深度学习，机器能预测市场走势，为投资者提供更精准的建议。同时，机器学习还能优化客户服务，例如通过聊天机器人提供24小时在线咨询，或根据客户行为数据提供个性化金融产品推荐。总的来说，机器学习不仅提升了金融业的效率和智能化水平，也在重塑我们的金融生态。
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
机器学习模型可解释的重要及必要性
导语
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，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。
介绍
机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。
更新时间：2024-05-20 02:09
什么是无监督学习（机器学习）
什么是无监督学习？
顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。
例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一样。但是，她仍然不知道它在人类语言中的名称是什么，即“苹果”，因为不知道这个标签。
这种不存在标签（在没有老师的情况下）但学习者仍然可以自己学习模式的学习称为无监督学习。
![img{w:100}](https://d1rwhvwstyk9gu.cloudfront.net/2021/
更新时间：2024-05-20 02:09
用StockRanker算法实现A股股票选股
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/72d5601550164505aad979f7265f8fec
\
更新时间：2024-05-20 00:50
用梯度提升树-分类算法实现A股股票选股
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 10:35
AI选股策略_概念过滤
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
StockRanker选股+随机森林大盘风控
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:25
根据隔夜涨跌因子构建stockranker模型回测
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:06
用随机森林-分类算法实现A股股票选股
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 06:42
50行代码实现股价预测
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/50-hLj86UY4ob
在《量化研究每周精选-20170822》看到了一篇文章[《50行代码预测股
更新时间：2024-05-17 05:53
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
【历史文档】策略示例-基金智能策略
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:00
【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现A股股票选股
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:00
【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 01:59
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 01:58
【历史文档】策略-可视化功能区认识
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 01:51
【历史文档】策略-AI策略开发
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-15 09:33
【历史文档】算子样例-自动超参搜索模块使用文档
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-15 09:06
【历史文档】算子样例-机器学习
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-15 07:49
【历史文档】算子-机器学习
{{use_style}}
更新
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
新版模版策略：
[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd
更新时间：2024-05-15 07:30
【历史文档】因子构建与标注-自定义标注
更新
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
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-15 06:20
基于tick的日内接刀策略
更新时间：2024-05-15 02:10
机器学习：20-DNN-滚动训练
- 运行环境：AIStudio 3.0
- 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==
\
策略源码：
更新时间：2024-04-25 07:41