【投资分析】量化投资方法学习资料合集（机器学习、人工智能等）

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量化研究方法合集.zip (94.95 MB, 需要: RMB 29 元) 本附件包括：

• 基于 BERT 的分析师研报情感因子.pdf
• 基于 CNN-Transformer 的深度学习模型探究.pdf
• 基于 CSCV 框架的回测过拟合概率.pdf
• 基于 Logsig-RNN 的高频数据低频化选股因子.pdf
• 基于风格轮动和集成学习的多因子选股投资策略研究.pdf
• 基于机器学习的量化投资策略.pdf
• 基于遗传规划的选股因子.pdf
• 基于异构图神经网络的股票关联因子挖掘.pdf
• 揭开机器学习模型的“黑箱”.pdf
• 精选 32 个技术指标在指数上的择时能力分析.pdf
• 可转债定价模型探索与多因子组合策略.pdf
• 可转债风险模型构建与应用.pdf
• 强化学习与基于 RRL 的因子合成方法.pdf
• 确立研究对象：行业拆分与聚类.pdf
• 人工智能选股框架及经典算法总结.pdf
• 人工智能选股之 Boosting 模型.pdf
• 人工智能选股之 Python 实战.pdf
• 人工智能选股之广义线性模型.pdf
• 人工智能选股之朴素贝叶斯模型.pdf
• 人工智能选股之全连接神经网络.pdf
• 人工智能选股之数据标注方法实证.pdf
• 人工智能选股之随机森林模型.pdf
• 人工智能选股之损失函数的改进.pdf
• 人工智能选股之循环神经网络模型.pdf
• 人工智能选股之支持向量机模型.pdf
• 深度学习高频因子挖掘2021.pdf
• 深度学习因子的模型动物园-海通.pdf
• 市场弱有效性检验与择时战场选择.pdf
• 数据模式探索：无监督学习案例.pdf
• 微软 AI 量化投资平台 Qlib.pdf
• 遗传规划在 CTA 信号挖掘中的应用.pdf
• 因子收益率的周期性研究初探.pdf
• 舆情因子和 BERT 情感分类模型.pdf
• 再探基于遗传规划的选股因子挖掘.pdf
• 周频量价选股模型的组合优化实证.pdf
• 周期理论与机器学习资产收益预测.pdf
• lphaNet：因子挖掘神经网络.pdf
• WGAN 生成：从单资产到多资产.pdf
• WGAN 应用于金融时间序列生成.pdf
• 必然中的偶然：机器学习中的随机数.pdf
• 从关联到逻辑：因果推断初探.pdf
• 东方机器选股模型.pdf
• 对抗过拟合：从时序交叉验证谈.pdf
• 多颗粒特征的深度学习模型-海通2024.pdf
• 风险预算模型的预算分配方式研究.pdf
• 宏观周期指标应用于随机森林选股.pdf
• 机器学习选股模型的调仓频率实证.pdf

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基于机器学习的量化投资策略.pdf
机器学习选股模型的调仓频率实证.pdf
从关联到逻辑：因果推断初探.pdf
风险预算模型的预算分配方式研究.pdf
深度学习高频因子挖掘2021.pdf
基于 CNN-Transformer 的深度学习模型探究.pdf
基于风格轮动和集成学习的多因子选股投资策略研究.pdf
人工智能选股之损失函数的改进.pdf
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多颗粒特征的深度学习模型-海通2024.pdf
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深度学习因子的模型动物园-海通.pdf
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人工智能选股之朴素贝叶斯模型.pdf
人工智能选股之随机森林模型.pdf
数据模式探索：无监督学习案例.pdf
强化学习与基于 RRL 的因子合成方法.pdf
基于 Logsig-RNN 的高频数据低频化选股因子.pdf
揭开机器学习模型的“黑箱”.pdf
WGAN 应用于金融时间序列生成.pdf
舆情因子和 BERT 情感分类模型.pdf
人工智能选股之广义线性模型.pdf
WGAN 生成：从单资产到多资产.pdf
lphaNet：因子挖掘神经网络.pdf
基于 BERT 的分析师研报情感因子.pdf
人工智能选股之 Boosting 模型.pdf
市场弱有效性检验与择时战场选择.pdf
人工智能选股之支持向量机模型.pdf
人工智能选股框架及经典算法总结.pdf
可转债定价模型探索与多因子组合策略.pdf
基于遗传规划的选股因子.pdf
人工智能选股之 Python 实战.pdf
微软 AI 量化投资平台 Qlib.pdf
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再探基于遗传规划的选股因子挖掘.pdf

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