作者文章归档:王半仙

机器学习与量化交易实战01

1 课程总览

  1. 为什么要做算法交易

  2. 交易系统的开发与设计

  3. 时间序列分析

  4. 策略建模及其优化方法

  5. 策略评价与回测

  6. 风险管理

  7. 交易策略的实现

  8. 交易策略的执行

课程主要围绕三个核心: #金融 #编程 #机器学习

2 算法交易综述

算法交易:利用自动化平台,执行预先设置的一系列规则完成交易行为。

优点

  1. 历史数据评估
  2. 执行高效
  3. 无主观情绪输入
  4. 可度量评价
  5. 交易频率

缺点

  1. 成本(学习成本、金钱成本)
  2. 技巧

交易流程——大前提:基于某种平台:

  1. 提出假设
  2. 建立模型
  3. 回测验证
  4. 执行交易

交易策

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灵感记录

病毒感染数据模拟

视频变成连续照片

中英文对齐+位置互换 = 数据增强 + 迁移学习的兼容性提高

场景不同的迁移学习 = 根据常见关键点 抽取 前后矩阵 进而提取 转化矩阵 实现自动化迁移

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HiMCM培训总览

课程安排

1 1-6:MATLAB基础

matlab基本界面 matlab变量和基本运算 matlab基本绘图技巧常用绘图列表 matlab循环和判断逻辑 matlab函数定义和脚本撰写 matlab进行微分、积分、数据拟合、数值求解的方法

相关练习: 编写函数:计算n的阶乘 基于蒙特卡洛法计算pi 解方程 log x sin x

2 7-10:初级模型

以基础模型练习为主,主要包括: 生成三阶幻方 斐波那契数列 计算内部收益率

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HiMCM培训实战-信用积分卡

1 培训实战-信用评分卡

1.1 背景知识

国内现状:目前以商业银行和消费金融公司为主,主要通过个人基本信息、银行数据(授权)、交易数据、社交数据等,来进行信用评级

评分卡分类:

名称 所处阶段 所含数据
申请评分卡 评价申请阶段客户信用风险 只有基本信息,无客户交易信息
申请评分卡 通过客户的行为评估客户风险 包含基本信息和客户行为信息
催收评分卡 对已逾期或违约的客户进行评分 额外的催收后客户反应等数据

评分卡的观察期

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HiMCM基础练习

1 编写函数:计算n的阶乘

% fact.m

function output = fact(n) 
% FACT Calculate factorial of a given positive integer. 
output = 1; 
for i = 1:n
    output = output*i; 
end

2 基于蒙特卡洛法计算

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笔记入口

1 电子大脑

王半仙的电子大脑计划,大脑主要分为两部分

  • 基于Obsidian的本地笔记KG_ALLinOne
  • 基于Django的在线分享网站王半仙的学习分享

网站与本地笔记已经打通,实现本地笔记的全自动发布,笔记内容涵盖广泛,包括但不限于数学、编程、算法、金融、医疗、AI等领域,除此之外还有很多课程/书籍/论文学习笔记,以及些许生活点滴的记录。

生命需要的是生活和学习的BALANCE

而工作是对生活的反哺,对学习的运用

2 生活

生活中我记录了和个人相关的点点滴滴

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uniapp 环境配置

本文成稿于 2021 年,内容可能存在过期,仅供参考~

1 安装基本开发环境

下载安装VScode和微信开发者工具

下载按照node.js 路径:D:\software\nodejs

2 配置 cnpm

npm(node package manager):nodejs 的包管理器,用于 node 插件管理(安装/卸载/管理依赖等)

cnpm:国内版的 npm(避免网络波动问题),每 10 分钟同步一次完整 npmjs. Org 镜像

  1. 配置 npm 的全局模块的存放路径、cache 的

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