视觉设计在图像分类中的作用

对于幻方数据集，2-din分隔类。对于市场健康数据，视觉设计会产生非线性特征关系，这有助于分离类（至少对于其中一个标签生成规则）。基于算法的约简方法[，，，]，如PCA、SVD，甚至特征选择–在大多数情况下，visualrepresentation是基于人类直觉的多特征数据的二维投影。图2a是这种投影及其价值的一个很好的例子，但实际上，这是一个手动过程，我们想在领域专家设计它时强调视觉设计的重要性。虽然没有那么严格，但在许多方面，我们看不到数据专家所做的特征选择与商业专业人员所做的深思熟虑的二维可视化之间的区别。以下选择网格分辨率的步骤将特征空间放大到像素空间，并创建ISE【1】，但也会创建非线性关系和空间依赖关系。通过空间信息捕获，但由于样本数量与特征数量的比率降低[]。虽然这种影响可能会导致图中所示的下降趋势。3，我们注意到，在所有实验中，这个比率保持在大约相同的数量级。因此，这个比率的变化是次要的。此外，如图3所示，预计该比率的微小变化不会导致如此显著的统计趋势。感谢Nikolaos Panigirtzoglou和他的团队为我们提供了市场健康数据，以及有见解的评论和重要想法，帮助我们完成了这份手稿。免责声明仅供参考，如有更改，恕不另行通知。本文由J.P.Morgan的ZF情报研究部编写。

摩根大通艺术智能研究部的目标是探索和推进艺术智能和机器学习领域以及密码学等相关领域的前沿研究，以开发对摩根大通客户和业务影响最大的解决方案。本文件并非摩根大通公司与投资银行全球研究部的产品，因此未按照法律要求编制，以披露潜在的利益冲突或促进投资研究的独立性，包括但不限于禁止交易传播投资研究的负责人。本文件不作为投资研究或投资建议，也不作为购买或出售任何证券、金融工具、金融产品或服务的建议、要约或招揽，也不以任何方式用于评估您自己的顾问在法律、税务、，会计或任何其他方面，包括适用于您特定情况的适用性。J、 P.Morgan对此处信息的质量、准确性或完整性，以及对本材料的任何依赖性或以任何方式的使用，不承担任何责任或义务。参考文献【1】Charu C Aggarwal。数据挖掘：教科书。Springer，2015年。[2] 威廉·赛姆斯·安德鲁斯。魔方和立方体。科西莫公司，2004年。[3] 克里斯托弗·M·毕晓普。模式识别和机器学习。springer，2006年。[4] 马科斯·洛佩斯·德普拉多。金融机器学习的进展。John Wiley&Sons，2018年。[5] Jerome Friedman、Trevor Hastie和Robert Tibshirani。统计学习要素，第1卷。《纽约统计局斯普林格系列》，2001年。[6] 奥列恩·盖伦。使用Scikit Learn和TensorFlow进行动手机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术。

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债券期货，股票市场未来上涨的概率越低，反之亦然。2、流动动量：流入股票基金（包括ETF）和流入债券基金之间的差额。我们使用lambda参数为100的Hodrick Prescott过滤器平滑原始报告的股票减债券基金流量系列。然后，我们在这个平滑系列中进行每周更改。股票相对于债券基金的流动速度越快，股票和风险市场的前景就越好。这是因为基金流动往往更有用，因为作为这些基金的主要投资者，散户投资者往往会表现出持续的基金买卖模式。3.制造业PMI是全球经济增长轨迹最及时、最具前瞻性的信号之一。PMI动量越高，全球增长轨迹就越强劲，因此，股市和风险市场的前景就越好。两个月的变化比一个月的变化更有用，因为后者包含更多的噪音。4.对于CTA等趋势跟踪投资者广泛使用的股票市场而言，价格动量往往是一个有用的信号。价值：美国现金、UST、USHG和HY公司债券以及美国股票的市场风险收益交易线的斜率。斜率是通过应用各种资产的内部收益率（IRR）与其历史容量的线性回归来计算的。内部收益率按当前收益率计算，减去信贷情况下的预期违约或降级损失。股票的内部收益率是收益率，基于其经营收益的趋势收益加上预期的长期通货膨胀率。美国主要资产类别的风险回报权衡线的斜率在长期内表现出强烈而稳定的均值回复行为，因此作为长期信号更有用。大自然赋予的。

例如，在长期强劲的股票市场表现之后，这种市场风险回报交易趋于平缓，即斜率减小，为股票市场产生熊市信号。反之亦然，波动的风险-回报交易趋于陡峭，其斜率在股市大幅调整后趋于增大，为股市产生了一个反向看涨信号。