机器学习是什么?能用在量化投资上吗?很多朋友都有类似的问题。
机器学习是人工智能的一个分支。按照Mitchell大神的定义,是电脑程序通过学习经验,最终改善具体算法的性能。
机器学习算法,是从数据中分析获得规律,寻找潜在的模式,学习到知识,之后再利用学到的洞察对未知数据进行预测。
机器学习是典型的多领域交叉学科。简单来说,它是“计算机技术”+“数学” 构成的。就现在的发展来看,除了神经网络以外,机器学习就是统计学习。哪里统计学习应用过,哪里机器学习就可能适用。量化就是典型的统计学习应用场景,so here we are!!!多说一句,神经网络也被人证明,在量化金融中有不错的效果。
量化金融中使用机器学习的消息层出不穷,从Renaissance Technologies,JP Morgan到Blackrock,无一例外。
--资料摘自: 腾讯云(https://cloud.tencent.com/developer/news/273105)
应机器学习在量化投资领域日渐广泛被应用的背景,经管之家量化投资学院开设“Python机器学习与量化投资”现场班:
培训时间:2019年5月24-27日 (四天) 北京, 6月6-9日 (四天) 上海
培训地点:北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦/上海市培训教室
培训费用:5000元 /4200元 (学生价,仅限全日制在读本科生及硕士)
授课安排:上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00
讲师介绍:
蔡立耑(Terry Tsai),美国伊利诺伊大学金融硕士,华盛顿大学经济学硕士、博士,在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。
生长于台湾,求学于美国,在台湾的信息与金融业担任高级顾问,不仅拥有扎实的金融理论基础,而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念!
亲身实践各种金融应用,主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究,例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。
课程介绍:
人工智能与机器学习对交易与投资产生巨大影响。交易领域的人工智能应用,大多藉由机器学习来鉴别,分析资产价格变化的特征或因子,以利于构建盈利的交易策略。本课程将系统性介绍常用机器学习方法在股市的应用。
课程大纲: