期货新手应该学习什么知识？相关资讯_叩富问财专题

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随着人工智能技术的爆发，机器学习（MachineLearning）在量化投资领域的应用已从学术研究转向实盘交易。传统的量化模型多基于固定的线性规则，而机器学习的优势在于能够从海量的历史数据中挖掘出非线性的、隐性的因果关系，并随着市场环境的变化进行自我进化。在实际建模中，最基础的线性回归常用于预测收益率；随机森林（RandomForest）和梯度提升树（XGBoost）则因其出色的分类能力，常被用于多因子策略的特征筛选，剔除那些在当... 阅读全文

2026-3-27 09:00 191次浏览

山西焦煤党委理论学习中心组（扩大）举行集体学习

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3月24日，山西焦煤党委理论学习中心组(扩大)举行集体学习，传达学习贯彻习近平总书记在全国两会期间重要讲话精神和全国两会精神，并结合实际安排贯彻落实工作。山西焦煤集团公司党委书记、董事长王强出席会议并提出要求。山西焦煤党委理论学习中心组成员，总部机关各部门、共享服务中心负责人在主会场参加；各子分公司班子成员及部门负责人等在各视频分会场参加。会议指出，今年全国两会是在“十五五”开局之年召开的一次重要会议，习近... 阅读全文

2026-3-24 20:04 92次浏览

量化交易中的机器学习：从逻辑回归到深度学习

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随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在量化投资领域的应用已不再神秘。传统的量化策略多基于线性因子（如PE、均线），而机器学习则致力于通过复杂的算法，挖掘出隐藏在海量历史数据中的非线性关系。初阶的机器学习量化通常从逻辑回归或随机森林开始。例如，利用过去十年的财务数据和交易数据，训练一个模型来预测未来五天内股票上涨的概率。中阶应用则可能引入增强学习（ReinforcementLearning），让模型在模拟环境中通过不断买卖的反馈，自... 阅读全文

2026-3-16 14:12 258次浏览

机器学习在量化选股中的应用：从线性回归到深度学习

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随着计算能力的提升，机器学习（MachineLearning）正逐渐成为量化选股的新常态。传统的选股模型多基于线性逻辑，而机器学习能够捕捉因子与股价之间复杂的非线性关系，从而在海量数据中挖掘出隐藏的阿尔法收益。目前量化领域常用的机器学习算法包括随机森林（RandomForest）、XGBoost以及深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）。以随机森林为例，它可以将几十个甚至上百个财务指标、技术指标作为输入，通过构建大量的决策树来预判... 阅读全文

2026-3-13 14:42 226次浏览