就业于摩根斯坦利纽约总部量化金融部门 ，主要从事algorithm trading ，stock volume预测，机器学习研究，固定收益和外汇定价建模以及衍生品定价。建立了利率和外汇的定价模型和股票的统计套利模型，对销售及交易类数据作机器学习分析有独到的研究。 简要介绍： 使用SKlearn和LinearRegression两种方法进行股价预测，最后对两种方法的结果进行对比。 一、安装sklearn 在网上查了一下，要安装sklearn，需要先安装scipy, 要安装scipy，需要先安装numpy+mkl，不过我在自己的电脑上测试一下，发现可以直接import sklearn，所以一切OK。 机器学习模型解释方法存在过度简化的风险。 本文首发于微信公众号： 华泰证券 ( 601688 , 股吧 )研究所。 文章内容属作者个人观点，不代表和讯网 题目：外汇时间序列预测问题？数据：2003.12月-2017.7月EURUSD货币对的1分钟数据（包括1分钟开盘价、收盘价、最高价、最低价及其对应时间戳）要求：采用python语言，自由选择机器学习 本文为Michael Harris 在欧洲作为邀请嘉宾为高净值客户和交易者所做的一场演讲概要，主题为"人工智能与机器学习将对交易与投资产生的巨大影响"。文章主要从四个方面进行阐释，包括交易、阿尔法策略、技术分析和交易员。以下为原文主要内容： 1. 人工智能与机器学习对于交易领域的影响 交易 FIG百科：机器学习使用增长，但在高频交易上滞后 尽管许多观察人士质疑机器学习技术是否完全掌握高频交易的需求，但在过去一年里，机器学习在外汇市场上获得了影响力。今年早些时候，宏观研究公司Cuemacro的创始人SaeedAmen在一家纸媒出版机构介绍了如何利用彭博的机器可读新闻来制定系统性的
德勤专家预测机器学习将主导未来科技趋势 德勤加拿大技术、媒体和电信研究主管邓肯路斯图尔特表示，"机器学习才是最重要的，而不是人工智能。 英国《自然》杂志26日发表一项医学与人工智能(ai)研究，科学家报告一种机器学习方法能鉴别出早期肺癌患者。这一方法利用人工智能与优化的测序
就业于摩根斯坦利纽约总部量化金融部门，主要从事algorithm trading ，stock volume预测，机器学习研究，固定收益和外汇定价建模以及衍生品定价。建立了利率和外汇的定价模型和股票的统计套利模型，对销售及交易类数据作机器学习分析有独到的研究。 机器学习提出了贸易商寻找市场的边缘许多独特和引人注目的优势. 仅在过去一年中，我们看到了大量的资源，从世界顶级的对冲基金, 像布里奇沃特协会, 专门探讨这些技术. While using machine learning or artificial intelligence seems incredibly complex and … DeepMind和Google合作，将机器学习算法应用在风力发电厂上，透过天气预报以及历史风机运转资料训练机器学习模型，预测未来36小时的发电量，以作出最佳每小时电力交付承诺，DeepMind提到，预测能源非常有价值，在使用机器学习之后，他们有效提高风能价值20％。 Google现在研究以机器学习来即时预测天气，目前这项研究仍在初期阶段，但已经能以1公里的预测分辨率，预报接下来6小时内的降雨，总延迟时间只有5到10分钟。Google提到，利用机器学习进行预测，仅需 外汇交易平台允许交易者分析市场和手工进行外汇交易及差价合约交易，使用自动外汇交易策略。一些交易平台如Metatrader 4（MT4），MetaTrader 5（MT5），和Trade Station 等，提供自己的编程语言，并能够运行和回溯测试以及外汇自动交易机器人。 《神奇的外汇交易术》解析 基本介绍:本人长期从事现货黄金交易分析和研究，历时8年(2010--2018)，独创《神奇的外汇交易法》，成功植入"顺势而为","综合对冲"，"活动安全防线"，"微波捕获"等元素，破解了外汇交易的三大难题："爆仓""时盈时亏""难以对付黑天鹅"。
原文链接 我的GitHub博客地址 一 上篇文章我们进行了黄金行情数据爬取，并对黄金数据进行了一波花式分析，这篇文章我们将用我们之前的文章所用过的策略进行黄金价格的分析，并通过分析，优化我们的代码，提升预测的正确性。 我们输出一下这3650天的涨跌情况的柱状分 综合考虑到模型预测的准确程度和交易成本，本报告选择以周为换仓周期，机器学习模型也选择以周为预测周期，即在每天收盘时进行预测，预测中 机器学习领域里有哪些开放数据集？Gengo 近日发布了一份高质量免费数据集列表，其搜索范围不仅包含内容广泛（如 Kaggle），也包括高度特化的（如自动驾驶汽车专用数据集）数据集种类。 利用机器学习模型完成时间序列预测. Great_smile 关注. 2 2019.01.03 17:25:05 字数 472 阅读 4,793. 1.简述. 时间序列数据是一种典型的数据，时间序列预测方法比较多。比如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、滑动平均法等等。 在上周于斯坦福大学普雷考特能源研究所举办的研讨会上，Terrell表示："我们一直在与DeepMind团队合作，使用机器学习技术，获取公开天气数据，并据此预测第二天的风力发电总量。" 令人振奋的是，Terrell称预测方案将风电场的收入提升达20%。 机器学习Topic必读论文. 学术文献代表着研究热点与技术前沿，过去10多年间，学术文献出现了爆炸式增长。对很多初学者来说，如何正确找到自己研究领域的切入点成了一件非常痛苦的事儿。 就业于摩根斯坦利纽约总部量化金融部门，主要从事algorithm trading ，stock volume预测，机器学习研究，固定收益和外汇定价建模以及衍生品定价。建立了利率和外汇的定价模型和股票的统计套利模型，对销售及交易类数据作机器学习分析有独到的研究。
刚开始接触金融量化投资这块。导师让做一个随机森林的模型，数据是老师给的大概 6000条的外汇交易数据（包含开盘、收盘，最高，最低价），利用 浪潮着眼于外汇市场热点，结合大数据和深度学习技术，提供基于自然语言理解和 数值分析的汇率预测端到端人工智能解决方案，整体架构如下所示。 解决方案介绍. 本文受国家自然科学基金项目(６１４６２０７３)资助. 成舟(１９８９－),男,硕士,工程师, 主要研究方向为自然语言处理、机器学习,EＧmail:chengzhou_zh＠chinamoney． com． 2019年3月3日 至此，一个简略版的机器学习股市预测模型就成型了。 好的深度学习模型是可以从 社交媒体、财经新闻、金融信号（比如黄金、外汇等）的动态变化中