量化投资 #量化投资 #机器学习

量化神作：《金融机器学习》核心思想总结

目录引言. 作者的写作目的：为何金融机器学习如此特殊？数据分析：一切有效策略的基石金融数据结构：告别低效的时间K线！三重屏障标签法：告别不切实际的收益标注元标签：让机器学习为你的策略“二次把关” 样本权重与序列自助法：驯服“非独立同分布”这头猛兽分数阶差分：在记忆与平稳间的“极限拉扯”

auroa99 发布于 2025-06-29

量化投资 #量化投资 #机器学习 #特征工程

差分特征在量化投资中的应用

目录一、开篇引言：量化建模的核心困境二、基础内功：整数阶差分的深度剖析 2.1 一阶差分：从“位置”到“速度”的转变 2.2 平稳性的基石：为何差分有效？ 2.3 高阶差分：捕捉“加速度”的趋势 2.4 整数阶差分的“记忆悬崖” 三、进阶绝学：分数阶差分的精妙平衡 3.1 核心思想：在“全

auroa99 发布于 2025-07-04

量化投资 #量化投资 #机器学习 #特征工程

熵特征在量化投资中的应用

目录一、引言：为什么要在量化投资中讨论“熵”？二、熵的本质：从香农信息熵开始 2.1 什么是信息？——从“意外”说起 2.2 信息熵的定义与直观理解 2.3 信息熵在金融中的初步应用三、结构熵：捕捉市场微观结构信息 3.1 为什么需要结构熵？ 3.2 结构熵的计算步骤 3.3 结构熵的金

auroa99 发布于 2025-07-04

技术 #机器学习

XGBoost深度探索之旅

目录 1. 开篇引言：为什么XGBoost如此强大？ 1.1 一个生动的比喻：从“三个臭皮匠”到“智慧天团” 1.2 XGBoost是什么？ 2. XGBoost的前世今生：站在巨人的肩膀上 2.1 万丈高楼平地起：决策树 (Decision Tree) 2.2 集体智慧的力量：集成学习 (Ense

auroa99 发布于 2025-06-29