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作為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者，你需要知道概率分布相關(guān)的知識(shí)。這里有一份最常見(jiàn)的基本概率分布教程，大多數(shù)和使用 python 庫(kù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)有關(guān)。

　　概率分布概述

　　概率分布

　　共軛意味著它有共軛分布的關(guān)系。

　　在貝葉斯概率論中，如果后驗(yàn)分布 p(θx)與先驗(yàn)概率分布 p(θ)在同一概率分布族中，則先驗(yàn)和后驗(yàn)稱(chēng)為共軛分布，先驗(yàn)稱(chēng)為似然函數(shù)的共軛先驗(yàn)。共軛先驗(yàn)維基百科在這里(https://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_prior)。

　　多分類(lèi)表示隨機(jī)方差大于 2。

　　n 次意味著我們也考慮了先驗(yàn)概率 p(x)。

　　為了進(jìn)一步了解概率，我建議閱讀 [pattern recognition and machine learning，Bishop 2006]。

　　分布概率與特征

　　1.均勻分布(連續(xù))代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/uniform.py

　　均勻分布在 [a，b] 上具有相同的概率值，是簡(jiǎn)單概率分布。

　　概率分布

　　2.伯努利分布(離散)代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/bernoulli.py

　　先驗(yàn)概率 p(x)不考慮伯努利分布。因此，如果我們對(duì)最大似然進(jìn)行優(yōu)化，那么我們很容易被過(guò)度擬合。

　　利用二元交叉熵對(duì)二項(xiàng)分類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)。它的形式與伯努利分布的負(fù)對(duì)數(shù)相同。

　　概率分布

　　3.二項(xiàng)分布(離散)代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/binomial.py

　　參數(shù)為 n 和 p 的二項(xiàng)分布是一系列 n 個(gè)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中成功次數(shù)的離散概率分布。

　　二項(xiàng)式分布是指通過(guò)指定要提前挑選的數(shù)量而考慮先驗(yàn)概率的分布。

　　概率分布

　　4.多伯努利分布，分類(lèi)分布(離散)代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/categorical.py

　　多伯努利稱(chēng)為分類(lèi)分布。

　　交叉熵和采取負(fù)對(duì)數(shù)的多伯努利分布具有相同的形式。

　　概率分布

　　5.多項(xiàng)式分布(離散)代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/multinomial.py

　　多項(xiàng)式分布與分類(lèi)分布的關(guān)系與伯努爾分布與二項(xiàng)分布的關(guān)系相同。

　　概率分布

　　6.β分布(連續(xù))代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/beta.py

　　β分布與二項(xiàng)分布和伯努利分布共軛。

　　利用共軛，利用已知的先驗(yàn)分布可以更容易地得到后驗(yàn)分布。

　　當(dāng)β分布滿(mǎn)足特殊情況(α=1，β=1)時(shí)，均勻分布是相同的。

　　概率分布

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱(chēng)AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)水平證書(shū)。 >>>點(diǎn)擊咨詢(xún)AQF證書(shū)含金量

　　 AQF證書(shū)

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

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　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎(chǔ)》

　　主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類(lèi)投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類(lèi)型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

　　旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實(shí)盤(pán)交易》

　　旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢(xún)AQF相關(guān)問(wèn)題

　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤(pán)操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫(xiě)——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

　　7.Dirichlet 分布(連續(xù))代碼：

　　https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/dirichlet.py