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介绍:介绍关于量化投资和机器学习方面的知识.通过文摘,报告,论坛,博文,代码,还有博主自己研究的领域,给大家提供无偿的知识干粮.

2016年公众号的总结(值得收藏,篇篇精品)

2016-12-30 18:00 编辑部

编辑部:

2016年就要结束啦!量化投资与机器学习公众号将给大家带来公众号所有文章的归纳整理篇篇都是精品!


作为微信公众号全网搜索排名前三的我们。希望2016年公众号完美收官,并在2017年更进一步。

谢谢你们的阅读!


昨天在全网发布的推文

2016年量化投资界的波澜壮阔

(点击可查看)

获得了大家的一致好评


我们会再接再厉

成为全网优质的科技文公众号



所以文章点击标题即可查看

(时间排序由近到远)

Python量化投资

01. 涨跌幅度分级,使用SVM分类预测

02. 指数成份股调整带来的投资机会

03. 趋向系统指标策略 ADX、DMI指标用于股票池

04. 经典策略复现之R-Breaker

05. 基于单因子的Alpha预测

06. 基于技术分析研究股票市场

07. 置信区间全角度解析(附源码)

08. 对数周期幂率(LPPL)模型在A股中应用

09. 追踪聪明钱 - A股市场交易的微观结构初探

10. Python在金融中的应用之估值框架

11. 文本数据分析简介

12. 金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

13. 缠论面面观

14. 缠论中的线性回归

15. 股票数据接口调用代码实例



Matlab量化投资

01. 概率图模型在股票套利中的应用

02. 支持向量机择时策略

03. 神经网络的利率债16国开10收益率预测模型

04. GFTD指标程序化实现(附源码)

05. 高频算法交易从基础到高级算法的完美实现

06. 用数据包络分析和基因算法进行选股分析

07. 判断高频交易方向和多空主力建仓减仓行为

08. 基于技术交易规则的动态模型股票价格(附论文和Matlab源程序)

09. 沪港通股票统计套利:基于BP神经网络

10. 统计套利在股指期货跨期套利中的应用

11. 沪港通股票统计套利:基于BP神经网络

12. FQuantToolBoxHelpOnLine



量化投综合

01. 增强学习与量化投资初探

02. R-Breaker 策略优化表现

03. 金融工程领域谁会问鼎榜单呢?

04. Formulaic 101 Alpha 1-60

05. 在周末遇到了失散多年的李雷和韩梅梅

06. 私募机构量化研究员的薪酬水平

07. 新财富金融工程领域那些NB的分析师

08. 机器学习该如何应用到量化投资(三)

09. 机器学习该如何应用到量化投资(二)

10. 基于残差分析的大类资产轮动策略

11. 机器学习该如何应用到量化投资(一)

12. 宏观因子择时策略

13. HMM 指数择时深度研究

14. 量化缠论系列文章(四)

15. 强化学习在量化投资中应用(理论简介)

16. 量化缠论系列文章(三)

17. 量化缠论系列文章(二)

18. 量化缠论系列文章(一)

19. Smart Beta洪荒之力全解析

20. 跟你讲个笑话,我是做私募的……

21. 决策树和随机森林

22. WorldQuant 101 Alphas之#41

23. 基于卡尔曼滤波器预测的趋势择时交易策略

24. 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法

25. 动态时间规整算法之股指期货交易策略

26. 市值因子的罪恶,我们究竟要对冲什么

27. 马尔可夫区制转换模型与金融市场周期

28. Alpha系列之alpha#1

29. 多因子系列之二where is my alpha

30. GARCH模型动态识别投资中的α与β

31. 多因子系列之新手必看 | 量化交易七宗罪

32. 七夕没有对象的宽客都在看这篇文章

33. 增强学习与量化投资初探

34. AdaBoost在量化投资中的应用

35. 几种编程语言的优缺点

36. 缠论的参考文献资料

37. 基于多重分形理论的短趋势择时策略研究

38. 混沌分形理论

39. 凯利公式你用对了吗?

40. 凯利公式推导和论文

41. 凯利公式回测结果和代码

42. 隐马尔可夫模型 (HMM) 最认真研究

43. 运用HMM模型的择时策略

44. 几种不同版本的HMM模型语言

45. 怎样在人群中一眼认出宽客

46. 机器学习到底在量化金融里哪些方面有应用?

47. 量化投资修行之路

48. 机器学习在统计套利中的应用

49. 股指期货跨品种套利交易

50. 大数据之微信公众号深度量化研究

51. 多因子策略系列因子回溯测试的总体框架

52. 分级基金基于价值的分级A轮动投资策略

53. 分级基金下折全攻略(二)

54. 分级基金下折全攻略(一)

55. 如何进行利润表分析?

56. 简单而深刻的解释什么叫对冲基金

57. 对冲基金中的”铁饭碗“

58. 分级A的隐含收益率研究分析

59. Python VS Matlab给我一个理由先



机器学习系列

01. Python支持向量机(附源码)

02. Python K-Means聚类和主成分分析

03. Matlab编写的文本分类程序

04. kNN-最近邻居算法(附源码)

05. 机器到底在学习什么?

06. 支持向量机的概念与运用初探

07. Python信息熵和在决策树中的运用

08. Python数据预处理——图像压缩与线性代数

09. Python决策树非线性回归与分类

10. Python从线性回归到逻辑回归篇

11. Python特征提取与处理篇

12. 卷积神经网络反向传播推导

13. Python爬取腾讯网的最热评论代码实例

14. Matlab图像识别

15. Python情感词典进行情感分析

16. MATLAB简易验证码识别程序介绍

17. Python线性回归篇

18. Python机器学习

19. Python机器学习基础

20. 深度学习与神经网络系列之绪论介绍

21. Python入门讲解

22. 机器学习的前期入门汇总

23. Python数据拟合与广义线性回归

24. 一个高效的中文词法分析工具包

25. 朴素贝叶斯模型在Matlab和Python里的应用

26. 机器学习概述——基于阿里巴巴高校技术联盟



深度学习系列

01. 漫谈RNN之序列建模(机器翻译篇)

02. 漫谈RNN之序列建模(机器造句篇)

03. Ancient Chinese Poem With RNN

04. 漫谈RNN之长短期记忆模型LSTM

05. 基于TensorFlow让机器生成周董的歌词

06. 漫谈RNN(二)

07. 漫谈RNN(一)

08. sklearn应用机器学习的建议

09. 深度学习项目

10. 经典的深度学习教程及Python实现

11. 七步理解深度学习

12. Matlab工具箱代码详解概览

13. Matlab工具箱代码注释之cnnapplygrads.m

14. Matlab工具箱代码注释之cnnbp.m

15. Matlab工具箱代码注释之cnnff.m

16. Matlab工具箱代码注释之cnntrain.m

17. Matlab工具箱代码注释之cnnsetup.m

18. Matlab工具箱代码注释之MnistTest.m

19. 深度学习基本理论方法与训练过程

20. Deep Learning Toolbox For Matlab

21. 深度学习理论系列之模型方法

22. Matlab卷积神经网络CNN代码解析



干货、书籍、研报系列

01. 这么好的干货你们都没发现,可惜啊!

02. 【海通证券】 研报大放送(百篇)

03. 【广发证券】 研报大放送(最全)

04. 【国泰君安】 研报大放送(精华)

05. 银行货币、财务管理、金融、投资组合管理

06. 各大券商研究报告!

07.  Machine Learning with Python

08.  Market Making论文分享

09. 各大券商研报免费分享

10. 跟踪聪明钱:从分钟行情数据到选股因子

11. 2016年最新机器学习书籍电子版

12. 国外近期深度学习与机器学习书籍电子版

13. 关于文本挖掘的资料

14. 机器学习资料整理

15. 互联网金融之量化投资深度文本挖掘

16. Python数据结构与算法设计总结篇

17. 扎实资料干货分享

18. Quant 需要哪些 Python 知识

19. 量化投资国内外很棒的论坛网站

20. 券商精选研报

21. 中国人民大学统计数据挖掘中心专题报告

22. 境外程序化交易发展及监管

23. 金融数学藏书

24. 中国人民大学统计数据挖掘中心专题报告资料

25. 中国量化产品现状及未来趋势

26. 一个人如何从平庸到优秀,再到卓越?

27. Matlab的内存问题讨论

28. 牛逼的生活,既可以浪迹天涯也可以朝九晚五

29. 广发证券2016年度A股策略报告

30. 最新华尔街牛人必读书籍排行后12本

31. 银行货币、财务管理、金融、投资组合管理

32. 我们为什么要做金融,出路在哪里?

33. 最新华尔街牛人必读书籍排行

34. 广发证券金融工程报告第一篇

35. 量化投资以Matlab为语言写的国外好教材

36. 北美18名校的数据挖掘及机器学习课程汇总

37. 深度学习算法掘金 ALPHA 因子

38. Algorithmic trading winning strategies and their rationale



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