在數(shù)據(jù)集中較大的情況下，樸素貝葉斯算法可以表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確里，在實(shí)際應(yīng)用場景中，算法本身也比較簡單、穩(wěn)定。本課程將由資深量化投資講師為您講解量化投資中的基礎(chǔ)策略，為后續(xù)量化投資進(jìn)階版策略學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。
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量化金融是強(qiáng)調(diào)利用數(shù)理手段和計(jì)量統(tǒng)計(jì)知識(shí)，定量而非定性地開展工作。基于邏輯回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)是量化投資策略中的基礎(chǔ)策略之一，常用于數(shù)據(jù)挖掘、經(jīng)濟(jì)預(yù)測等領(lǐng)域。<br/>
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本課程將由資深量化投資講師詳細(xì)為您講解期權(quán)的基本特征、主要功能、期權(quán)合約的選擇與python的結(jié)合，理論知識(shí)搭配實(shí)務(wù)講解，為后續(xù)量化期權(quán)實(shí)戰(zhàn)課程打下基礎(chǔ)。
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本課程將由資深量化投資講師詳細(xì)為您講解期權(quán)交易所依賴的希臘字母—Greeks，理論知識(shí)搭配實(shí)務(wù)講解，為后續(xù)量化期權(quán)實(shí)戰(zhàn)課程打下基礎(chǔ)。
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在股票市場中，資金實(shí)力強(qiáng)，股本比較雄厚的股票在總市值中占有很大的比重，除此之外，還有相對流通盤較小的小市值股票，小市值的股票反而更容易帶來超額收益
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隨機(jī)森林的技術(shù)指標(biāo)集成模型是量化投資中的進(jìn)階版投資策略之一，是一種靈活的、便于使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。大多數(shù)情況下，即使沒有超參數(shù)調(diào)整，也會(huì)帶來好的結(jié)果
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行業(yè)輪動(dòng)是利用市場趨勢獲利的一種主動(dòng)交易策略，是根據(jù)不同行業(yè)的區(qū)間表現(xiàn)差異性進(jìn)行輪動(dòng)配置，力求能夠抓住區(qū)間表現(xiàn)較好的行業(yè)、剔除表現(xiàn)不佳的行業(yè)，以提高收益。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略即多層感知器交易策略，是量化投資策略之一，可用于對股票價(jià)格的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測，并對資產(chǎn)組合的權(quán)重配置進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。
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本課程考慮到了量化策略的細(xì)節(jié)和策略的優(yōu)化，由資深量化投資講師為您深度講解市場最前沿和熱門的投資領(lǐng)域的量化交易策略，以及這些策略在金融實(shí)戰(zhàn)中的應(yīng)用。
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