人工智能量化实验室

https://www.zhihu.量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手, 下面说说我的总结仅供参考(Python). 基于你的信号类型，你对信号作出的假设，以及你想要从数据中寻找什么样的同步性数据的目标，来决定使用那种相关性测量.1. Person相关可以衡量两个连续...

下面的这篇文章首先将介绍极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的基本原理，然后通过python实现ELM，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是由黄广斌提出来的求解...

下面这篇文章的内容主要是来自2020年发表于Information Science 的一篇文章《A novel graph convolutional feature based convolutional neural network for stock trend predi...

下面这篇文章的内容主要是来自发表于KDD2019的一篇文章《Investment Behaviors Can Tell What Inside: Exploring Stock Intrinsic Properties for Stock Trend Prediction》。这篇...

下面这篇文章的内容主要是来自发表于KDD 2019 的一篇文章《Individualized Indicator for All: Stock-wise Technical Indicator Optimization with Stock Embedding》。这篇文章针对不同...

下面这篇文章的内容主要是来自发表于AAAI21的一篇最佳论文《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》。这篇文章针对Transformer存在的一系列问题，如...

下面这篇文章首先主要简单介绍了目前较为先进的时间序列预测方法——时间卷积神经网络（TCN）的基本原理，然后基于TCN的开源代码，手把手教你如何通过时间卷积神经网络来进行股价预测，感兴趣的读者也可以基于此模型来用于自己的数据集的训练和预测。TCN全称Temporal Convolu...

公众号《人工智能量化实验室》主要关注于人工智能知识在量化领域的成果与实践，同时也会分享一些python量化金融项目介绍与实战，以及该领域相关的论文与金工研报的解读。除此之外，公众号不定期还会有学习资料、书籍等赠送活动。1、机器学习、深度学习等人工智能领域知识。2、前沿人工智能量化...

下面这篇文章的内容主要是来自发表于Journal of Physics: Conference Series 的一篇文章《Temporal Convolutional Networks for Anomaly Detection in Time Series》。这篇文章提出了一种...