证券量化是什么运用哪些方法?这些方法的效果如何?

1.多因子模型:这是一种较为广泛应用的方法。通过对多个影响证券价格的因子进行分析,如估值、成长、动量、质量等,构建投资组合。2.统计套利:利用历史数据中的统计规律,发现价格偏离正常水平的证券,进行买入和卖出操作,以获取价差收益。3.机器学习算法:如决策树、随机森林、神经网络等,对复杂的金融数据进行建模...

「析易科研」树形分类模型有哪些?

剪枝:为了防止过拟合,可能需要剪枝,即移除树中对分类贡献不大的分支。特点可解释性:树形模型的决策过程是透明的,易于理解和解释。非线性:树形分类算法可以捕捉数据中的非线性关系。不需要变量缩放:与其他一些算法(如支持向量机)不同,树形分类算法不需要对特征进行缩放。处理缺失值:一些树形算法可以处理数据中的...

《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

而机器学习(machineLearning,ML)作为AI的子领域,已被证明是从数据中获得见解的强大工具,ML可以挖掘大数据背后有价值的信息和隐含的关联,有助于揭示ESM的关键结构或性质与性能关系,大大加快了ESM的研发和筛选,同时AI为储能系统的设计和运行提供了先进的预测工具。因此,未来AI与储能技术的融合研究将是值得关注的新兴领域...

机器学习之决策树算法

剪枝优化:为了防止过拟合,可以通过后剪枝或预剪枝方法来简化决策树结构,提升模型泛化能力。四、决策树的分类有哪些?1.CART(ClassificationandRegressionTree)Breiman.L.I等人在1984年提出了CART算法,即分类回归树算法。CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树生成算法递归地生成决策树。这样生成的决策树对训练数据的分类很准确,但对未知的测试数据的分类不那么准确,容易发生“过拟合现象”。所以需要用决策树的剪枝策略优化过拟合问题。本文将针对决策树的预剪枝和后剪枝对决策树的原理进行介绍。风险提示:本报告仅对模型作客观呈现,不具备任何投资建议。历史业绩不代...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构建出更高效、更智能的交易策略...

微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

段绪勇:第一是资源预估不足:在项目初期,可能未能准确、合理地预估系统所需的资源,导致云资源的浪费;第二是运维手段不足:缺乏合理的监测机制和缩容策略。例如,如果没有对API、CPU等资源的使用量进行统计,就难以制定精确的缩容计划;第三是公私有云的混合使用不够:在应对突发情况时,未能有效利用公有云和私有云的...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

为了防止过拟合——即模型对训练数据过于敏感,从而无法泛化到新的数据上——决策树需要进行剪枝。剪枝可以理解为对树进行简化的过程,包括预剪枝和后剪枝。预剪枝意味着在树完全生成之前停止树的生长;后剪枝则是在树生成之后去掉某些分支。例如,在预测客户流失的决策树中,如果我们发现分裂后每个节点只包含极少量的客...

我的AI产品经理转型之路

监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

如限制树的最大深度、节点所需的样本数等。后剪枝:先完全构建决策树或神经网络模型,之后从底部向上检查每个子树,如果某个子树被替换为单个节点后,整体性能(如交叉验证误差)没有明显下降,则执行剪枝操作,即用该节点代表整个子树。由以上的原理、步骤和分类,我们可以看出”剪枝策略”的基础是“有冗余”、“删除冗余...