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人工智能系列之一:人工智能选股框架及经典算法简介 付费

人工智能系列之一:人工智能选股框架及经典算法简介

10次阅读 2939 2021-09-08 09:57:07 举报
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谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准1证券研究报告金工研究/深度研究2017年06月01日林晓明执业证书编号:S0570516010001研究员0755-82080134linxiaoming@htsc.com陈烨010-56793927联系人chenye@htsc.com1《金工:华泰价值选股之低市收率A股模型Ⅱ》2017.052《金融经济系统周期的确定》2017.053《华泰风险收益一致性择时模型》2017.05人工智能选股框架及经典算法简介华泰人工智能系列之一人工智能和机器学习并不神秘人工智能和机器学习方法并不神秘,其本质是以数理模型为核心工具,结合控制论、认知心理学等其它学科的研究成果,最终由计算机系统模拟人类的感知、推理、学习、决策等功能。理解常用的机器学习算法,有助于澄清对人工智能的种种误解和偏见,帮助我们更清晰地认识人工智能的长处和局限,从而更合理、有效地将人工智能运用于投资领域。机器“学习”的对象是客观存在的规律机器学习的对象是某种客观存在的规律。这种规律可以非常浅显,比如教给计算机勾股定理,机器就拥有了计算直角三角形边长的智慧。规律也可以相当复杂,如指纹识别系统学习的是不同指纹图像之间差异的规律,苹果语音助手Siri学习的是人类语言的声信号和背后表达意义的规律,无人驾驶学习的是当前路况和驾驶行为的规律。有的规律甚至连人类自己都无法完美诠释,如AlphaGo学习的是围棋落子和胜负之间的规律,智能投顾学习的是资本市场中投资决策和收益之间的规律。机器学习遵循基本的流程机器学习往往遵循一些基本的流程,主要步骤包括:数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择和模型预测。数据获取可以通过数据库以及网络爬虫技术,途径日趋多元化。特征提取基于人的经验和探索,优质的特征能够起到事半功倍的效果。数据转换包括缺失值填充,标准化和降维。机器学习模型可分为监督学习,非监督学习和强化学习。模型选择通常借助交互验证和一系列评价指标。监督学习寻找特征和标签之间的规律,应用极为广泛监督学习由使用者给出特征和标签,由算法挖掘规律,学习一个模式,

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