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我们知道一个完整的数据挖掘项目通常包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。而要完成一个数据挖掘任务，必须要具备两 ..
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随着人工智能技术的火热，各种 AI 培训也应运而生，翻阅各种社交网站和 APP，几乎每天都能刷到 Python、人工智能相关的文章，点进去很大一部分都是培训机构给自家 AI 课程打的广告。那么 ..
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机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的开源包 以最流行的 Scikit-learn 为例，提供了包括回归 (Regression)、降维(Dimensionality ..
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我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。其中第 4 步，数据预处理和建模是整个流程的核心部 ..
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为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。 ..
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当前，提到人工智能、数据科学几乎就一定会提到 Python，很多人工智能相关的课程实质上也都在大篇幅的讲 Python，有的初学者甚至认为人工智能和 Python 是划等号的，随着人工智能概念 ..
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数据挖掘通常需要结构化数据才能建模，而不是近些年来热闹的非结构化数据，预测建模仍然是结构化数据上的运算！ 所谓结构化数据，是指表现为二维形式的数据，一般特点是：数据以行（也称样本）为单位，一行 ..
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各行各业都对数据挖掘表现出极大兴趣，也纷纷展开了应用尝试，但成功案例并不多，这是为什么呢？ 1. 数据质量差 玩数据就像挖金矿。如果含金量高，那么挖掘难度就小，出金率就高，如果含金量低，那么就 ..
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数据挖掘其实是个“古老”的技术，已经有几十年历史了，近年来红火的人工智能又让这个古老技术有了更多关注。 那么，到底什么是数据挖掘呢？它又能做什么事呢？ 傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细 ..
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当股价上涨时遇到压力，呈现出卖方力量强于买方力量的势态，此时股价趋于滞涨或回撤，把该价位看做阻力位；反之，把买方力量强于卖方力量，股价趋于止跌或反弹时的价位看作支撑位。阻力支撑相对强度（Res ..
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凯利公式（Kelly Criterion）是一种根据赌博赢或输的概率，计算出每次下注的资金占所有赌本的最佳比例的公式。它适用于只有2种结果的简单赌局：要么输掉所有本金，要么赢得本金乘以特定赔率 ..
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头肩顶 1. 形态整体上有 3 次撞顶的过程，出现 3 座顶峰，其中第一座和第三座的顶部位置较为接近，第二座顶峰的高点比其他两座更高。 2. 形态包括第一次撞顶的“左肩”、第二次撞顶的“头部” ..
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单根 K 线 放量大阳线 大阳线是收盘价远高于开盘价所形成的 K 线。当交易量放大配合大阳线时，说明个股当天走势强劲。 其 K 线图与分时图的关系如下图： [图片] 涨停一字线 严格来讲，涨停 ..
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基本面选股条件： 1. 毛利润率不低于30%； 毛利润率=(营业收入-营业成本)/营业收入 2. 净利润率不低于15%； 净利润率=净利润/营业总收入 3. 优化净资产收益率大于等于20%； ..
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行业财务指标非常多，本文只是抛砖引玉，以四个常用的行业财务指标为例介绍SPL计算财务指标的方法，其他财务指标可以用类似的方法计算出来。 1. 行业毛利润率 行业毛利润率=(营业收入-营业成本) ..
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股价在上涨时通常会形成趋势，如果能抓住这些趋势，通常会带来不错的收益，本文就介绍一种常见的趋势交易策略。 在介绍买入策略之前先定义一些名词： 1. 最近的波谷：股价低于之前和之后 N 天的股价 ..
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股市中，当天的股价和前几天的股价可能存在线性关系，据此我们制定策略如下： 1. 把当天之前100天的数据作为训练数据； 2. 训练数据中，每天的后一天的收盘价作为目标变量； 3. 训练数据中， ..
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交易策略如下： 1. 把第二天是否上涨作为目标（target），收盘价大于前一天，target为1，否则target为-1。 2. 增加两个特征，最高价减最低价（max_dif）,收盘价减开盘 ..
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MACD从均线指标EMA衍化而来，对把握趋势性行情有着很好的应用效果，它的顶底背离是一种经过检验的“抄底逃顶”方法，是不少中长期投资者在实战中都会考虑的指标。本文就以SPL来实现MACD背离策 ..
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海龟策略：在股价超过过去N个交易日的股价最高点时买入，在股价低于过去N个交易日的股价最低点时卖出（N通常设为20）。上述的若干个最高点和最低点会组成一个通道，称为“唐奇安通道(Donchian ..
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量化交易一个绕不开的步骤就是回测，任何策略都要在历史数据中验证后才可能用于模拟盘甚至是实盘进行交易，本文就来介绍 SPL 怎么完成回测。 话不多说，直接上干货。 假设现在已经有了某个策略生成的 ..
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早期还有些人使用C++，Java开发量化交易的策略模型，但目前这个领域几乎被Python垄断了，原因大概有以下两点： Python的语法便捷，操作界面也简单易学，毕竟量化分析师还不是职业的程序 ..
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ChatGPT带火了大模型，也带火了向量数据库。大模型训练成本高，学习新知识的周期太长，而向量数据库刚好可以充当大模型的“记忆”模块，找到与新问题相似的旧问题交给大模型处理，极大地扩展了大模型 ..
