使用监督机器学习进行外汇交易
基于强化学习的自动交易系统研究与发展综述 - 云+社区 - 腾讯云 深度强化学习实验室报道. 作者：梁天新. 编辑：DeepRL. 近年来，强化学习在电子游戏、棋类、决策控制领域取得了巨大进展，也带动着金融交易系统的迅速发展，金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点，特别是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义。 基于机器学习方法的宏观因子模拟投资组合构建 - 期权论坛 总得来看，本文提出的机器学习宏观因子模拟投资方法在杠杆率、拟合优度指标上较其它四种传统方法更优，且在降低投资组合宏观风险，提升风险调整后收益上有着显著效果。 4、宏观经济对金融市场有着重要影响，然而，我们无法直接投资宏观因子。本文所 数量化金融与机器学习的邂逅：智能投顾_外汇_金色财经
人工智能将带来的不是不计后果的速度或失控，而是一个具有史无前例深度和广度的洞见，以及依照信息行动并从行动中学习的能力。 【编者按】本文作者：Tom Upchurch、Denis McCauley、 Claire Boston，机器之心编译，参与：吴攀、原野、天之道LYC、赵天昊、刘宗尧、
新年新气象，很多事情令人振奋，也有很多预言令人期待。在金融科技这类不断发展的领域更是如此。在2014年，Hadoop之类的技术为金融企业指明新的方向。金融行业2015年的一些趋势。 人工智能和机器学习可以被很多人互换使用，但人工智能更像是机器学习的超集，甚至是范围更广的领域。这是一个相当广泛和模糊的领域，但总体思路是模拟人类智能来解决问题或以"智能"方式行事，类似于人类在特定情况下的行为方式。
日本外汇管理局（jpx-r）和东京证券交易所（tse）宣布，他们已决定将人工智能（ai）应用于市场监督活动，侦查市场操纵等不当行为。ai将于今日起开始投入市场监督活动。tse市场监督的目的是监控和杜绝不公平交易。首先，监督系统会根据一定标准来鉴定不公平交易订单；其次，监督人员会进行
机器学习笔记02——线性回归和逻辑回归（LR） 目录2.1线性回归2.1.1线性回归目标函数2.1.2参数θ的求解解析式求解：梯度下降2.1.3 过拟合2.1.4 利用正则化解决过拟合问题2.2逻辑回归2.2.1逻辑回归的目标函数2.2.2 逻辑回归实现多分类2.3 线性回归和逻辑回归的区别:2.4 LR和SVM的区别参考文献2.1线性回归利用
雪球-聪明的投资者都在这里
本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！ 算法交易系统可以用一个简单的框架图来理解，如上图所示，算法交易由四部分组成，包 …
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