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2023年小班特训营第一场:【VeighNa机器学习CTA】

VeighNa开源量化 • 1 年前 • 332 次点击  

机器学习(Machine Learning,缩写ML)相关的技术已经在金融投资领域得到了非常广泛的应用,例如:价格(收益)预测、算法交易、组合优化、风险管理、基金评价等。


在大方向上,机器学习的具体分类包括:

    • 监督学习(Supervised Learning)

      • 从已知的输入(特征)和对应的输出(标签)上,找到两者之间的映射关系,并将其用于对未来的预测;

      • 常见的算法包括:线性回归、符号回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等;

    • 非监督学习(Unsupervised Learning

      • 只有输入数据而没有任何输出标签,目标是让算法自行找到数据中存在的模式或者结构;

      • 常见的算法包括:聚类(如K-means)、降维(如主成分分析PCA)、关联规则学习等;

    • 强化学习(Reinforcement Learning)

      • 智能体(Agent)通过与环境(Environment)的不断交互试错,完成特定的目标或者使整体行动收益优化;

      • 常见的算法包括:值迭代(如Q-Learning)、在线值迭代(如Sarsa)、策略梯度(如A3C);


过去几年里,社区中已经有不少用户在尝试将各种机器学习技术和VeighNa平台结合起来,实现更加高效地开发量化交易策略。2023年VeighNa小班特训营将首次推出机器学习相关的主题,分享机器学习技术在CTA策略领域的应用!


目前已经有部分名额被提前报名锁定,感兴趣的同学请抓紧。老规矩还是放几张之前课程的照片:


准备完毕,静候同学们到达

学习量化,先从掌握核心框架

深入代码,分析策略逻辑细节


所有小班特训营时间定在周末两天,一共包含周六周日两个下午共计10+小时的课程,设立特训营专属答疑群,包括后续三个月的助教跟踪辅导,提供VeighNa小班特训营专属内部核心资料。


线下课程的地点在上海浦东,不方便来上海的同学我们也提供远程线上听课(直播+录播)。对于所有参加小班特训营的学员,在课程结束后都会拿到课程的完整录播视频,可永久回看



VeighNa机器学习CTA


日期:2023年7月1日(周六)和7月2日(周日)


时间:两天下午1点-6点,共计10小时


大纲

  1. 搭建机器学习环境

    1. 选择合适的硬件机器和操作系统

    2. VeighNa和GPLearn开发环境准备

    3. 针对机器学习的高性能数据存储

  2. 认识遗传规划学习

    1. 从【先有逻辑、后有公式】到【先有公式、后有逻辑】

    2. 算法基础:种群生成、适应度评价、自然选择、组合变异

    3. 数据集的拆分处理:训练集、验证集、测试集

  3. 上手CTA特征工程

    1. 基础特征数据的清洗准备:加载、预处理、缓存

    2. 梳理GPLearn内置特征函数:参数分类、边界情况处理

    3. 时序类特征函数的扩展开发:技术指标类、统计模型类

  4. 适应度评价的选择

    1. 适合量化交易的Fitness适应度评价体系

    2. 简单的收益率相关性:不依赖历史回测

    3. 全面的回测统计值:向量化策略回测框架

  5. 策略开发实战应用

    1. 机器学习CTA的三部曲:特征、信号、策略

    2. 趋势跟踪和震荡反转两种信号的实现

    3. CTA策略中的细节:资金管理、止损风控、平仓出场


价格:11999元老学员和Elite会员可享受相应折扣



报名方式和之前一样,请发送邮件到vn.py@foxmail.com,注明想参加的课程、姓名、手机、公司、职位即可。或者也可以扫描下方二维码添加小助手咨询报名:

课程对于之前参加过小班特训营的学员优先开放。


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
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