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RSS订阅原创 期货因子分析(七)
目录训练框架搭建以均线因子为初步测试,全市场，modle=svm,N=23(一个月),训练集组数=3排除起点影响，则在N内所有起点进行测试进而求平均注意点总结上期初步形成了框架，本期初步实现代码训练框架搭建以均线因子为初步测试,全市场，modle=svm,N=23(一个月),训练集组数=3排除起点影响，则在N内所有起点进行测试进而求平均奇怪的是，如此简单的均线因子，居然能有年化5%的收益率，为此需要再仔细排查可能存在的问题。注意点在搭建过程中，发现经常会步入未来陷阱。无论是因子
2021-02-17 18:00:22
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原创 期货因子分析(六)
目录期货多因子思路因子构建筛选模型注意点总结期货多因子思路构建筛选构建预测模型回测、分析实盘因子构建 库存(非线性如何解决?) 基差(现货和期货如何分别构建?) 均线(多周期、多频率) 主力持仓(是否关注全部蜘蛛网还是重点会员单位?) 支撑阻力强度(更有效的构建) 换手率(普通、异常、有效) 波动率(普通、异常、自制) 利润(现货和期货如何分别构建?) 农产品看供给、工业品看政策(如何构建?) 资金流入流出 情绪筛选单因子->IC_IR,分层，有效
2021-02-13 16:16:11
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原创 期货因子分析(五)
目录回顾关注点偏度、峰度如何评价分析因子总结回顾期货因子分析(四)单因子探索分析知识点总结及Python实现多因子模型之因子（信号）测试平台----alphalens（二）多因子模型之因子（信号）测试平台----alphalens（三）多因子模型之因子（信号）测试平台----alphalens（三）上期实现多因子分析的全部流程，本期开始研究单因子如何构建、描述、初步筛选。关注点偏度、峰度如何评价分析因子通过alphalens这个工具，能够快速便捷的分析因子具体如何分
2021-01-23 21:36:26
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原创 期货因子分析(四)
目录回顾代码分析结果总结期待回顾期货因子分析(三)因子分析 factor analysis (六) ：用因子分析法进行综合评价因子分析在股票市场中的应用多因子基础及流程学习上期通过举例研究如何找到公共因子组合，并计算载荷矩阵。注意: 特征值>1. or 累计贡献>75%(经验)，此时组合偏有效代码本期延伸该例子，进行因子评分import pandas as pdfrom factor_analyzer import FactorAnalyzer## alre
2021-01-22 15:11:56
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原创 期货因子分析(三)
目录回顾代码分析(代码块D)分析代码块(E)分析(代码块G)总结回顾期货因子分析(二)数据源代码import numpy as npimport pandas as pdfrom factor_analyzer import FactorAnalyzerimport matplotlib.pyplot as pltfrom typing import TYPE_CHECKINGdf = pd.read_csv("bfi.csv")# Dropping unnecessary
2021-01-21 15:49:04
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原创 期货因子分析(二)
目录回顾转载内容总结回顾期货因子分析(一)转载因子分析 factor analysis (一 )：模型的理论推导因子分析(factor analysis)例子–Python商品期货多因子 全市场对冲模型内容通过因子分析训练，简单过一遍筛选因子流程，初步了解模型总结确定了接下来3个月的思路，这还是一个开始如果您看到这篇文章有收获或者有不同的意见，欢迎点赞或者评论。群:984328985丁。...
2021-01-20 23:30:10
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原创 Python与机器学习之数据可视化(四)
Matplotlib图像美化(例二)在机器学习实际应用中，最关键的部分就是数据可视化，否则无论调试还是总结，你无从下手。
2017-11-15 16:34:56
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原创 Python与机器学习之数据可视化(三)
装饰Matplotlib(标签、文本、标记、注释…)在机器学习实际应用中，最关键的部分就是数据可视化，否则无论调试还是总结，你无从下手。python大牛们提供了非常牛逼的库—Matplotlib回顾
2017-11-15 11:06:55
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原创 Python与机器学习之模型结构(生成学习算法二)
多项式事件模型(multinomial event model)：专为文本分类而生。(后验估计)
2017-11-14 17:28:19
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原创 Python凸优化库cvxopt、cvxpy安装
pip install cvxopt、cvxpy会出现一大堆错误….. 网上查阅文档资料，要嘛不符合版本，要嘛需要一堆balabala的依赖。如何解决？？？
2017-11-14 16:32:48
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原创 Python与机器学习之模型结构(生成学习算法)
- 判别学习算法（discriminative learning algorithm）：直接学习p(y|x)或者是从输入直接映射到输出的方法- 生成学习算法（generative learning algorithm）：对p(x|y)(也包括p(y))进行建模。
2017-11-13 17:01:19
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原创 Python与机器学习之Numpy描述性统计(二)
Python与机器学习之相关性(实战一)回顾上文(可戳)今天我们来实战。项目介绍：分析两只股票的相关性。(大家都懂真正解决问题很难很难…
2017-11-09 09:36:17
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原创 Python输出csv、excel表格
如何输出csv、xlxs表格?Python与机器学习之数据可视化(二)在机器学习应用过程中，最重要的部分之一是数据可视化。换句话，如何说服别人或者自己？
2017-11-08 09:52:06
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原创 Python与机器学习之Numpy描述性统计
Python与机器学习之相关性(一)在机器学习应用过程中，遇到复杂的机器学习系统，往往是一个人或者一个团队去研究优化某个部分。而Andrew Ng不止一次的提到，有些公司花六个月去解决一开始就错的问题(Eg. High variance but try more training examples)，最后发现该部分根本不影响整体。如何避免？其中一种方法：先用简单的数据分析去描述问题，研究问题和特征的
2017-11-07 16:32:47
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原创 Python与机器学习之常用的Numpy操作
在机器学习不断学习前进的道路上，发现numpy的强大，实际操作时甚至得不停地查阅numpy的资料。所以，再次总结更加实用的numpy。
2017-10-25 15:18:03
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原创 Python与机器学习之优化算法
Python与机器学习之优化算法回顾圣经，在监督学习中优化算法是关键的步骤——分析模型并得到最优模型，才是最终的目的。
2017-10-19 14:27:23
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原创 Python与机器学习之模型结构(泊松分布)
Python与机器学习之模型结构(泊松分布)回顾圣经其中有一个关键的步骤是定义模型结构，那么对模型有着深层次的把握则极为重要！
2017-10-19 11:01:08
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原创 Python与机器学习之实战(一)
问题描述：一组数据 Xi=[xi0,xi1] ,i=1,2,...,m 表示有两个输入特征影响对应实际值 Yi={0,1} ,i=1,2,...,m 表示Yi要么是0要么是1要求建立合理的模型用于预测或者模拟实际问题：有训练集(X,Y),且癌症是否良性(Yi)受两种因素影响(Xi),建立符合模型以预测下一个病人
2017-10-18 19:37:01
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原创 Python与机器学习之数据可视化
matplotlib超快速入门在机器学习实际应用中，最关键的部分之一就是数据可视化，否则无论是调试还是总结，很容易懵逼。 python提供了一个非常牛逼的库—matplotlibEnvironment:python3.5.4pycharm2017.2.3matplotlib公认的引用方法from matplotlib import pyplot as plt最常用的绘图散点图例如一系列点，
2017-10-18 15:21:33
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原创 Python与机器学习之TensorFlow方法论
Python与机器学习之TensorFlow方法论方法论经过一段时间的学习，总结如何入门机器学习可以走这三条路：应用场景实践算法基础学习数学理论学习(尤其可以关注图论)这是一个自顶向下的方法，这样的学习思路会有一个更宏观的系统思维。 而这一系列文章笔者专注于应用场景。深度学习框架要应用显然得有工具，大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件： - 张量(Tensor) - 基于张量的各种
2017-10-17 13:15:04
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转载 Python与机器学习之文章研读(二)
Python与机器学习之文章研读(二)虽然听说知乎都在吹牛逼，但无妨我们来研读其中的一些精彩。今天我们来总结机器学习中的一些方法以及她的应用领域，学习方法论指引着我需要先远观整棵大树之美。
2017-10-15 20:16:47
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原创 Python与机器学习之文章研读
今天我们来研读一份文章，这份文章讲述了机器学习的定义、理解以及作用。这能帮助我们理解机器学习，并且对未来学习ML有更清晰的规划和目标。 原文：An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples译文 Translated by 丁
2017-10-15 18:38:09
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原创 Python与动态规划(实例篇一)
Python与动态规划(实例篇一)实例一问题：最大连续和 给出一个长度为n的序列A1,A2,…,An,求最大连续和。换句话说，要求找到1<=i <= j<=n，使得Ai+Ai+1+..+Aj尽量大举例
2017-10-09 14:59:17
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原创 Python栈溢出
Python 栈溢出python3.5.4 递归函数最恶心的时候莫非栈溢出(Stack overflow)。如何解决?RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison
2017-09-28 10:28:14
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原创 Python装饰器
Python3.5.4 分享我自己的装饰器库。分享一些比较好的网站： - http://python.jobbole.com/82344/ - https://www.zhihu.com/question/31265857 - http://python.jobbole.com/81683/
2017-09-27 19:00:21
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原创 Python Numpy进阶
对于大部分数据分析应用而言，最常用我最关注的功能集中在：1.用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。2.常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。3.高效的描述统计和数据聚合/摘要运算。4.用于异构数据集的合并/链接运算的数据对齐和关系型数据运算。5.将条件逻辑表述为数组表达式(而不是带有if-elif-else分支的循环)。6.数据的分组运算(聚合、转换、函数应用等)。
2017-09-23 11:16:21
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原创 windows32位安装Tensorflow
windows32位安装Tensorflow网上找了一大堆资料，最后才发现Tensorflow不支持32位！！！！需要的依赖: 1.python3.5.4 64位 https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/python-3.5.4-amd64.exe 2.numpy+mkl http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonl
2017-09-19 17:38:05
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原创 python3正确安装scipy
python3.5正确安装scipy环境:Win10,python3.5,pycharm2017.2.7由于windows的特性，如果直接在cmd上输入 pip install numpy pip install scipy 会出现各种各样的bug,比如:numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources f
2017-09-18 15:24:21
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原创 python函数中输入关键字参数——字典参数，怎么样按输入的顺序输出
python函数中输入关键字参数——字典参数，怎么样按输入的顺序输出？为了方便理解，举多个例子:例子一:https://www.zhihu.com/question/24360507#编写者 def test(**kwargs): print args.keys()#使用者，我如下调用test(a=1, c=3, d=2, e=4)#然后输出的关键字是按照函数调用的顺序给输出（a,c,d,
2017-09-16 13:51:08
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原创 Python复制的问题——浅拷贝和深拷贝
Python复制——浅拷贝和深拷贝环境:python3.5浅拷贝浅拷贝可以理解为重命名，所以指向同意内存地址举例:a=[1,2,3,['a','b','c'],4]b=aprint(id(b))print(id(a))a.append(5)print(a)print(b)b.append(6)print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))结果:39
2017-09-16 11:42:48
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空空如也
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