上篇文章机器学习股票价格预测初级实战是我在刚接触量化交易那会，因为苦于找不到数据源，所以找的一个第三方平台来获取股票数据。 后来对平台上使用的ipython notebook感兴趣了，我毕竟Python学习的时间不长，所以接触到这样特殊美好的编译环境，真的很欣喜。 最后实习结束之后，在大佬的带领下，我才明白了交易的三重境界. 归纳. 演绎. 博弈. 所谓的深度学习不过是基于历史数据进行拟合的归纳法罢了，如果把深度学习用来做股票预测，长期的是expected亏钱的，因为市场在变，规律在变，历史可能重演，但是又不尽相同。. 深度学习肯定是可以用在股票 当前存在的强化学习算法并没有在实际交易中得到广泛采用，因为基金经理觉得这项技术的风险比较大。另外，即使网络在历史数据的训练和回测中表现的吊炸天，也并不能保证它在未来不会失效，即网络自身不能自适应。 上篇文章机器学习股票价格预测初级实战是我在刚接触量化交易那会，因为苦于找不到数据源，所以找的一个第三方平台来获取股票数据。 后来对平台上使用的ipython notebook感兴趣了，我毕竟Python学习的时间不长，所以接触到这样特殊美好的编译环境，真的很欣喜。 举个例子来说，我们想用我们的交易系统来预测一对外汇组合在接下来的 24 小时会朝哪个方向变化，变多少个点。假设我们选择了一组外汇 24 小时内 200 点的变动作为阈值。我们的机器学习算法应该做到能够预测向 2 个方向浮动 200 点的分别的可能性。 “机器学习”作为实现人工智能（ai）的一种方法现在已广泛应用于图像识别、语音识别等等领域，威力巨大。但是它能不能应用于股票、外汇等市场并产生长期稳定增益则存在重大争议，争议的焦点基本集中在“人的行为能否预测”、“历史能否重现”等等偏向哲学范畴的问题上，技术实现过程 原文链接 我的GitHub博客地址 一 上篇文章我们进行了黄金行情数据爬取，并对黄金数据进行了一波花式分析，这篇文章我们将用我们之前的文章所用过的策略进行黄金价格的分析，并通过分析，优化我们的代码，提升预测的正确性。 我们输出一下这3650天的涨跌情况的柱状分
20年前，机器学习的原理被应用于外汇交易，但时至今日，这项技术面临的挑战仍然存在，而且更为普遍。 不可否认，在分析市场数据的数量和速度上，机器的能力是人类交易者无法企及的。
本文转载自科多大数据 在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集，这 未来几周外汇市场预测 2020-3-13 11:58 据外媒报道，交易员和算法机器发出的指令如滚雪球般增长，导致了部分全球金融危机以来最大的行情波动，并令外汇市场充斥恐慌。 数据集是机器学习和自然语言处理的一个组成部分。如果没有训练数据集，机器学习算法将无法学习如何进行文本挖掘、文本分类或产品分类。本文包括即广泛而又具体的训练数据集，如财经新闻或亚马逊产品数据集。首先，在搜索数据集时要记住一些原则：寻找干净的数据集，因为您不想浪费时间 如何使用机器学习预测债券价格？ 2020/05/08 : 新冠病毒肺炎疫情对经济影响几何 : 2020/05/08 : 新冠病毒肺炎疫情下的变与不变 : 2020/05/08 : 疫情突袭下的财政政策展望 : 2020/05/08 : 大流行病经济学：1918年大流感及其现代意义 : 2020/05/08 : 全球主要股票市场投资者结构
数量化金融与机器学习的邂逅：智能投顾_外汇_金色财经
20年前，机器学习的原理被应用于外汇交易，但时至今日，这项技术面临的挑战仍然存在，而且更为普遍。 不可否认，在分析市场数据的数量和速度上，机器的能力是人类交易者无法企及的。
原文链接 我的GitHub博客地址 一 上篇文章我们进行了黄金行情数据爬取，并对黄金数据进行了一波花式分析，这篇文章我们将用我们之前的文章所用过的策略进行黄金价格的分析，并通过分析，优化我们的代码，提升预测的正确性。 我们输出一下这3650天的涨跌情况的柱状分
机器学习股票价格预测从爬虫到预测-预测与调参 因为我有自己玩过外汇，所以大概会看一些简单的趋势，而这些趋势判断的时间段经常是以月为单位的，所以我们可以动态的改变一下窗口期，一个月的工作日有21，22天这样，那么我们就从看看预测概率在window 在这篇文章中，我们将告诉你如何利用时序分析和机器学习时序模型来预测未来的兑换汇率变化。 序列问题. 我们从序列问题的讨论开始，最简单的序列机器学习问题是「一对一」问题。 One to One 作者：Dmitry Rastorguev 编译：BigQuant 我对技术及其在金融数据分析，特别是投资中的应用感到着迷。以下是过去发布的关于深度学习及其在投资领域应用的免费学术论文汇编。请享用! $$目录$$ 《通过预测公司基本面来改善基于因子的量化投资》 《深度学习预测横截面的股票收益》 《使用机器学习 这是机器学习系列的第一篇文章。 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势。请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手。下面按逐步介绍如何进行实践。 准备数据 机器学习股票价格预测从爬虫到预测(数据爬取部分) 本文分享自微信公众号 - AI极客研修站（WeaponZhi） 原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。 最后实习结束之后，在大佬的带领下，我才明白了交易的三重境界. 归纳. 演绎. 博弈. 所谓的深度学习不过是基于历史数据进行拟合的归纳法罢了，如果把深度学习用来做股票预测，长期的是expected亏钱的，因为市场在变，规律在变，历史可能重演，但是又不尽相同。. 深度学习肯定是可以用在股票
Gaimin.io 将人类行为预测融入机器学习，以优化区块链挖矿奖励 2019年8月23日，人类行为模式与机器学习专家Enrique Santos正式加入Gaimin团队。他有丰富的外汇和股指期货交易经验，对人类
. Chris：深度学习工程师，电气工程师，是一位具有超凡想象力的企业家，曾参与P2P贷款违约预测、广告墙检测算法、学生语言发音评分等项目，目前在开发全球污染预测、语音情绪映射、外汇价格预测等项目。