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使用监督机器学习进行外汇交易

08.02.2021
Subich25352

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

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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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金融欺诈检测 | TIBCO Software 使用机器学习来识别误报 动态检测系统需要适应不断发展的监管要求,扩大规模来处理不断增长的交易量,检测复杂的欺诈模式,并减少误报。 预测分析、流分析和业务流程管理,为您提供了一个强大、经济高效的系统来检测欺诈行为。 孙天琦:关于外汇领域微观监管的几点思考_手机新浪网 探索运用大数据、机器学习、人工智能等技术,改进非现场监测分析系统功能,提高线索查找精准度和现场检查针对性。充分利用大数据进行风险筛查,使外汇市场风险防范关口前移。重点加强对外汇领域系统重要性机构和高风险机构有关涉汇信息的监测分析。 投资管理界的 AI 检视人工智能和大数据技术

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