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
本文介绍如何将 MetaTrader 5 连接到 ENCOG - 高级神经网络和机器学习框架。它包含一个基于标准技术指标的简单神经网络指标和一个基于神经指标的 EA 交易的描述和实施。本文还附带了所有源代码、编译后的二进制文件、DLL 和一个可仿效的经过训练的网络。 斯坦福春季新课：用数据科学、机器学习对COVID-19研究建模-科 …
数据集是机器学习和自然语言处理的一个组成部分。如果没有训练数据集，机器学习算法将无法学习如何进行文本挖掘、文本分类或产品分类。本文包括即广泛而又具体的训练数据集，如财经新闻或亚马逊产品数据集。首先，在搜索数据集时要记住一些原则：寻找干净的数据集，因为您不想浪费时间 他有丰富的外汇和股指期货交易经验，对人类大众心理学和可预测的行为模式的理解也极其深刻。他的到来将帮助Gaimin预测虚拟货币市场运动，从而优化区块链挖矿奖励，这将进一步提升Gaimin 的机器学习挖矿和挖矿资源配置。 两位史丹佛大学的研究人员利用机器学习的方式来研究债券定价的方式。根据他们的方法，他们可以在几秒钟内预测出债券合理的价值，而且与实际价格相比，误差不到一美金。 对证卷、债券、或是外汇市场的投资者来说，找出被价格被低估的标的物进而利用机会大赚一笔可说是所有人的梦想 机器学习和深度学习已经在金融机构中找到了自己的位置，因为它们能够以高精度预测时间序列数据，并且工程师们仍在继续研究以使模型更好。这篇文章是我使用机器学习来预测股票价格的入门项目。 机器学习 外汇 如何分析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，自由选择机器学习算法（神经网络、支持向量机等均可）对 机器学习还在不断的发展，各种已有的积累也容易被很快的更新和淘汰，想要了解这项技术，不断的学习最前沿的相关知识和理论是必要的。至少能够让我们知道，外汇市场中很多宣传自己的EA是使用人工智能来预测行情的基本上都是在做“销售”。
Python-机器学习-进阶实战 4.1 (16 ratings) 课程评分根据各个学生的评分和各种其他因素（如评分时间和可读性）计算得出，以确保评分公平准确地反映课程质量。 第八章 全球机器学习人工智能市场发展预测 8.1 全球机器学习人工智能规模（万元）预测（2019-2025） 8.2 中国机器学习人工智能发展预测 8.3 全球主要地区机器学习人工智能市场预测 8.3.1 北美机器学习人工智能发展趋势及未来潜力
最后实习结束之后，在大佬的带领下，我才明白了交易的三重境界. 归纳. 演绎. 博弈. 所谓的深度学习不过是基于历史数据进行拟合的归纳法罢了，如果把深度学习用来做股票预测，长期的是expected亏钱的，因为市场在变，规律在变，历史可能重演，但是又不尽相同。. 深度学习肯定是可以用在股票 机器学习还在不断的发展，各种已有的积累也容易被很快的更新和淘汰，想要了解这项技术，不断的学习最前沿的相关知识和理论是必要的。 至少能够让我们知道， 外汇 市场中很多宣传自己的EA是使用人工智能来预测行情的基本上都是在做"销售"。 2.现代预测方法. 这就指的是机器学习方法以及深度学习方法。 对于机器学习方法，xgboost，随机森林及SVM这些都是可以用的，也没有说哪个模型好用，需要看具体的场景及实验，总之就是看效果说话。 作者：Dmitry Rastorguev 编译：BigQuant 我对技术及其在金融数据分析，特别是投资中的应用感到着迷。以下是过去发布的关于深度学习及其在投资领域应用的免费学术论文汇编。请享用! $$目录$$ 《通过预测公司基本面来改善基于因子的量化投资》 《深度学习预测横截面的股票收益》 《使用机器学习 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。