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2 论文速读
标题:Stock Price Forecasting using Support Vector Machines and Improved Particle Swarm Optimization
日期:2012-06-02
特点:
- 采用SVM+粒子滤波(在时序数据中表现优于卡尔曼滤波)进行建模
- 基本输入为价格+其他量化指数
- 但是最后的模型评价和回测有点糟糕
标题:Modeling
作者文章归档:王半仙
浓缩矩阵的信息 ../../../1_study/math/线性代数基础
特征值、特征向量、谱定理、矩阵的快速幂、SVD
以上算是PCA的相关数学基础
PCA其中变量解耦的过程是值得衍生到其他领域的
$$ \mathop{min}\limits_{w} (Risk) = w^T \Sigma w$$ $$ s.t. \ w_1+...w_n=1$$
求解方式有
在文章开始之初,首先为大家介绍一个新生物,那就是斐波那契兔子。
斐波那契兔子是一种很神奇的物种,这种兔子寿命很长,而且具备很固定的繁殖周期和繁殖能力。每一只小兔子都需要经历一个月的成长周期变成大兔子,而每一对大兔子在坠入爱河后,都会历经一个月的生育周期繁衍出一对小兔子。

这么来看的话,如果第一个月有1对小兔子,那第二个月就会有1对大兔子,而第三个月又会出现2对兔子(一对是大兔子,一对小兔子)。以此类
模型评价-mertic(mse、acc、r^2。。。)
问题分析-ROC AUC
此处指标详见../../../1_study/DataAnalysis/评价指标
如何将新闻文本转化为训练集?
../../../1_study/DataAnalysis/数据平衡:数据可视化理解数据、选择模型
参数空间:样本与参数的经验规律、合理的寻参空间
独有特征:招行股价vs咨询舆情量化(NLP)
三个臭皮匠 顶个诸葛亮
相关概念:stocking、blending、voting、boost
讨论了adboost的理论以及三个特性
Machine Learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. ---- Arthur Samuel (1959)
机器学习应用
任务目标
金融数据源
存储方式:csv、sql、nosql
数据格式
- 交易所信息
- 数据来源
- Ticker/symbol
- 价格
- 企业行为(stock splits