目前，人工智能和机器学习已经取得了足够的进步，所以我们现在可以将这些机器学习技术应用到交易中，并达到很高的精确程度。 什么是机器学习. 机器学习是指计算机算法能自主地从数据和信息中学习并改进现有的算法。 国内目前的量化交易是否很少涉及到机器学习？ | 知乎精选 CTA处理数据的维度要远小于股票，但是可获取市场的长度和动态却强于股票。其次，期货市场的momentum要强于股票市场的momentum，从这个意义上来讲，它的趋势相对股票要更为明显和低噪声。 3.聪明勤奋，有强烈的求知欲和自我驱动力 4.有 1 年以上股票 T0 策略 /Alpha 策略 /算法交易研究经验，有实盘经验者优先 二、机器学习研究员 岗位职责： 利用强化学习 / 深度学习 / 机器学习方法进行量化投资策略研发 岗位要求： 机器之心编译 参与：Alex Sun、周亮 在以后的几篇博文中我们会陆续讨论设计、开发和测试一个具有机器学习能力的人工智能股票与外汇交易系统。机器学习是一个新的领域，它是「基于统计学算法的数据挖掘技术」的另一个名称。计算机日新月异的计算能力提升
技术总结 本发明提出一种基于多机器学习的股票预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取股票交易历史数据，并基于特征选择和实际操作经验选择数据的模型，以作为训练的输入训练集；基于神经网络理论构建神经网络模型，其中，神经网络模块包括输入层、第一至第三隐藏层和输出层；基于 2.在机器学习、深度学习方面有着扎实的理论功底和一年以上的实战经验，例如在语音、图像识别等方面有过工作或者研究经验. 3.在强化学习方面有过研发经验者优先考虑. 4.熟练掌握Python，以及相关的开发工具包，如tensorflow，同时熟练掌握C++者优先考虑
中高频机器学习再出发：区别于传统的主观规则交易，机器学习模型可以挖掘出更多的非线性模式。我们设计的集合分类回归策略采用XGBoost 机器学习模型，并使用集合学习对机器学习模型进行融合来预测日内涨幅。 安信证券--中高频交易策略再出发:机器学习T0【投资策略】,股吧,金融界爱股,【研究报告内容摘要】 中高频机器学习再出发:区别于传统的主观规则交易,机器学习模型 可以挖掘出更多的非线性模式。我们设计的集合分类回归策略采用 XGBoost 机器学习模型,并使用集合学习对机器学习模型进行融合来
基于机器学习的高送转预测模型（一）,国泰君安量化交易系统是为量化爱好者（宽客）量身打造的云平台，我们为您提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的api文档、由易入难的策略库，便于您快速实现、使用自己的量化交易策略。 【导读】本文介绍了包括图像分类、交易预测、情感分类、推荐系统、股票预测等在内的若干个机器学习应用及数据集。 1.鸢尾花分类. Iris Flowers数据集被视为ML的"Hello World"，因为它是分类的典型例子。 清华大学智能交易与量化投资团队（清华量协）致力于综合利用金融、数学、计算机、机器学习等各个领域的知识和前沿科技对包括但不限于股票、期货或数字货币在内的二级市场投资标的进行深入研究。 利用机器学习编写程序时，机器学习算法所占的比重并不大，重要的是理解数据并掌握特性。在此过程中，如果具备统计与概率相关的数学知识和机器学习应用领域的专业知识，则能大大节约时间，并简化问题。经过这些过程的机器学习才能获得良好的应用效果。
python量化交易，通过量化交易的概念、框架、策略和打分法、回归法等基础知识的学习，并以模拟交易的方式实现，学习并 香港交易及结算所(香港交易所)已成为亚洲第一家从纳斯达克部署市场监察技术的交易所集团。纳斯达克smarts市场监控机器学习和参与者关系发现技术将用于整个交易所运营商的股票市场。 机器学习大赛由同花顺提供技术平台。我们为进一步加强机器学习实践，通过同花顺模拟交易平台，将理论教学与实践操作相结合，让学生熟悉市场环境，培养金融理念和投资策略。 赛程安排. 报名阶段：2015年11月19日~2016年11月19日 计算机博士，现科学院从事科研教学工作；主持国家级科研项目2个，副负责1个，国家专利2项，研究方向机器学习、数据挖掘、计算几何，应用于股票交易与预测、医药图像识别、智能畜牧等方向。擅长机器学习模型选择、核心算法分析和代码实现。 课程目标： 股票定价数据 20 年的价格记录，数据覆盖全球 100 多个国家200 多个交易所的 700 多万只证券和资产 评估定价数据 涵盖260 多万种固定收益证券和衍生品 市政债券定价数据 清晰、准确的市政债券定价数据