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量化科普丨這篇文章主要講述了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容，闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要意義和形成過程。區(qū)別了機(jī)器學(xué)習(xí)與 AI、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)詞匯。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的五個基本概念

　　大多數(shù)人可能對機(jī)器學(xué)習(xí)有點恐懼或困惑。腦子中會有它到底是什么,它有什么發(fā)展方向,我現(xiàn)在可以通過它掙錢嗎等等這樣的問題。

　　這些問題的提出都是有依據(jù)的。事實上，你可能沒有意識到自己其實多年來一直在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。你看過蘋果手機(jī)或者是 Facebook 上的照片吧?你知道它如何向你展示一組面孔并要求你識別它們嗎?

　　其實，通過標(biāo)記這些照片，你正在訓(xùn)練面部識別模型去識別新面孔。恭喜你，現(xiàn)在可以說你有訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的經(jīng)驗了!但在此之前，請閱讀這些機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，以便你可以準(zhǔn)確回答任何后續(xù)問題。

　　1、機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測

　　如果你只是在圖片中標(biāo)記朋友的面孔，那就不是在用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。如果你上傳了一張新照片系統(tǒng)馬上告訴你每個人是誰，那你就是應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要意義在于根據(jù)圖案模型和經(jīng)過訓(xùn)練的其他因素來預(yù)測事物。它可以預(yù)測任何事物，如要基于地理位置和臥室數(shù)量預(yù)測房價，基于一年中的時間和天氣的變化預(yù)測航班是否會延誤，依據(jù)圖片中的人物特點進(jìn)行人像識別等等。

　　2、機(jī)器學(xué)習(xí)需要訓(xùn)練

　　你必須告訴機(jī)器學(xué)習(xí)模型它試圖預(yù)測的是什么。想想一個孩子是如何學(xué)習(xí)的，他們第一次看到香蕉，他們不知道它是什么。然后你告訴他們這是一個香蕉。下次他們看到另一個，他們會把它識別為香蕉，機(jī)器學(xué)習(xí)就是以類似的方式工作。你可以盡可能多地展示香蕉的照片，告訴它這是香蕉，然后用未經(jīng)訓(xùn)練的香蕉圖片進(jìn)行測試。但這是一個過度的簡化的方法，因為整個過程遺漏了告訴它什么不是香蕉的部分，除此之外還要給它展示不同種類不同顏色、不同角度的香蕉圖片等等。

　　3、達(dá)到 80% 的準(zhǔn)確度就可以認(rèn)為是成功的

　　我們還沒有達(dá)到通過機(jī)器學(xué)習(xí)平臺識別圖片中的香蕉達(dá)到 100% 的準(zhǔn)確率技術(shù)的地步，但也沒關(guān)系，事實證明，人類去識別也不是 100% 準(zhǔn)確。業(yè)界的潛規(guī)則是達(dá)到 80% 準(zhǔn)確度的模型就是成功的。大家可以思考一下，在你收藏的圖片中正確識別 800,000 張是非常有用的，雖然可能還有錯誤的 200,000 張，但這已經(jīng)節(jié)省了 80% 的時間。

　　毋庸置疑，這是非常有價值的。假如我可以用它使你的生產(chǎn)力提高如此之多，你肯定會付我很多錢。而事實證明我可以用機(jī)器學(xué)習(xí)提高你的生產(chǎn)力。(2018 年更新：80% 規(guī)則改為 90% 規(guī)則。)

　　4、機(jī)器學(xué)習(xí)不同于AI，深度學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　人們經(jīng)常隨意拋出以上這些術(shù)語，聽起來像專家，但其中有很大差異。

　　AI-人工智能是指在完成特定任務(wù)時與人類一樣好(或優(yōu)于人類)的計算機(jī)。它也可以指一個可以根據(jù)大量輸入做出決策的機(jī)器人，與終結(jié)者或 C3PO 不同。它是一個非常廣泛的術(shù)語，不是很有特指性。

　　ML-機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)AI的一種方法。就是通過解析數(shù)據(jù)集對某事做出預(yù)測。ML 平臺可以通過許多不同的方式運行訓(xùn)練集來預(yù)測事物。

　　NL-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測事物的方式之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作有點像人的大腦，通過大量的訓(xùn)練來調(diào)整自己，以了解香蕉應(yīng)該是什么樣子。這個過程創(chuàng)建了非常深的節(jié)點層。

　　5、在 AI 變得有自我意識之前，我們還有很長的路要走

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的五個基本概念

　　我并不擔(dān)心機(jī)器學(xué)習(xí)接管地球。主要是因為如果你曾構(gòu)建過一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，就會明白它需要依賴你來告訴它究竟該做什么。即使你給出明確的指示，它通常也會出錯。你必須對這些體系非常清晰明確，讓它突然變化的可能性降到最低。即使是一個顯示帶有單詞的框的簡單網(wǎng)頁，也需要你準(zhǔn)確地告訴它該框出現(xiàn)的位置，形狀，顏色，如何在不同的瀏覽器上工作，如何在不同的設(shè)備上正確顯示等等。

量化金融分析師（簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會（Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF）主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。>>>點擊咨詢AQF證書含金量

　　(點擊上圖了解課程詳情)

近年來，我國金融業(yè)改革與創(chuàng)新不斷，金融工作越來越專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、國際化。結(jié)合現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，量化方法在金融實務(wù)中的應(yīng)用也越來越普遍和深入。本項目在借鑒國外發(fā)達(dá)國家的量化金融分析師執(zhí)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國現(xiàn)代金融領(lǐng)域的實踐發(fā)展和實際情況，并通過研究分析相應(yīng)實戰(zhàn)崗位的專業(yè)要求和工作內(nèi)容，以培養(yǎng)量化金融分析師專業(yè)人員為目標(biāo)，通過專業(yè)理論知識與實戰(zhàn)能力的訓(xùn)練，培養(yǎng)具備量化分析能力的專業(yè)金融從業(yè)人員。

　　此外，本項目的課程內(nèi)容和結(jié)構(gòu)設(shè)計也適宜短期學(xué)習(xí)概覽量化分析方法，并且應(yīng)用于日常的投資分析工作中的金融從業(yè)人員。

　　AQF核心課程體系

　　課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供Python語言編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、金融知識基礎(chǔ)、量化投資策略實現(xiàn)和量化投資多平臺模擬交易五個模塊的教學(xué)。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內(nèi)容豐富、課程內(nèi)容銜接合適等優(yōu)勢。

　　AQF課程方案

　　量化金融實訓(xùn)項目(AQF)課程學(xué)習(xí)周期3個月，分三階段開展課程，階段課程時長為1個月。

　　AQF課程內(nèi)容

　　課程內(nèi)容包括量化金融分析師AQF實訓(xùn)項目(線上)及線上答疑，分三階段開展課程。

　　第一階段(1個月)：Python編程基礎(chǔ)+金融知識基礎(chǔ)

　　零基礎(chǔ)到入門，線上課程+線下面授。通過大量金融數(shù)據(jù)和金融案例的初步學(xué)習(xí)，了解Python編程核心基礎(chǔ)。課程內(nèi)容主要包括：Python語言環(huán)境的搭建、編程基礎(chǔ)、編程進(jìn)階(Numpy / Pandas配對交易實戰(zhàn)策略)、金融數(shù)據(jù)的獲取及相關(guān)處理、Python實戰(zhàn)金融應(yīng)用(統(tǒng)計分析、資產(chǎn)組合、風(fēng)險管理、資產(chǎn)定價)、量化交易策略(SMA經(jīng)典策略、CTA交易策略、基于爬蟲技術(shù)的事件驅(qū)動策略、大宗商品&股票市場聯(lián)動策略、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測股市漲跌)

　　第二階段(1個月)：量化金融進(jìn)階課程

　　中級進(jìn)階課程，主要涉及基于Python的經(jīng)典量化投資策略的深入學(xué)習(xí)等。包含了最負(fù)有盛名、最前沿的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、配對交易模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)各種模型等內(nèi)容。

　　第三階段(1個月)：量化金融高階課程

　　量化高階課程，課程內(nèi)容包括量化交易系統(tǒng)設(shè)計及量化實盤交易的學(xué)習(xí)。第三階段高階課程旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器、進(jìn)入信號、退出信號、倉位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。量化實盤交易旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解方案。

　　通過第三階段的學(xué)習(xí)，學(xué)員將獲得報名參與量化金融分析師(AQF)的證書考試資格。

>>>點擊咨詢AQF報名條件

　　AQF證書頒發(fā)與協(xié)會會員

　　每一個通過量化金融分析師AQF課程考核的學(xué)員都可申請成為量化金融分析師協(xié)會的會員。協(xié)會會員有資格參與定期舉辦的高峰論壇、量化投資策略分享會等活動，并有機(jī)會在完成基礎(chǔ)課程的基礎(chǔ)上后續(xù)學(xué)習(xí)難度更高的高頻量化交易策略課程。