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华尔街留下的指标之王(附代码展示)
一. 写在前面的话 有人认为市场价格运动的方式是随机的,下一刻的价格涨跌的概率各是50%。于是就出现了被动仓位管理的网格类交易策略; 有人认为市场中80%的行情是震荡行情,只要把抓住震荡行情的利润,将足以弥补20%的趋势行情所带来的亏损。于是就出现了专门做短线震荡的交易策略; …
几种常见的CSS布局
其中实现三栏布局有多种方式,本文着重介绍圣杯布局和双飞翼布局。另外几种可以猛戳实现三栏布局的几种方法 对于第一种,先通过对header,content,footer统一设置width:1000px;或者max-width:1000px(这两者的区别是当屏幕小于1000px时,前…
使用canvas打造一款像素风头像生成工具
网上曾有人讨论过那些头像自动生成是如何实现,有些是采用的注册ID的首字母直接生成,也有些是直接使用的头像数据库,那么如何来制作一个让每个用户的头像都不同的头像自动生成工具呢,于是我搅了搅脑汁,想到一个不知为谁所知的办法。 当我们发现我们不会机器学习的时候,这就很难受了,最好的想…
[漏洞预警]交易所漏洞之"薅羊毛"分析
近几年,基于区块链技术和密码学的数字货币行业,迎来爆发式增长。作为数字货币产业链中最重要的环节之⼀,区块链资产交易所无疑拥有举⾜轻重的地位。 它连接着区块链投资的⼀⼆级市场,也连接着项目方和普通投资者。 据统计,目前被非小号平台收录的交易所已超过300家,未被收录的甚至有数千家…
用Spark学习矩阵分解推荐算法
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个…
关于TensorFlow,你应该了解的9件事
然后我想了想,简直找不出理由不向你们安利我对此演讲的超短总结。(除非你不看视频,不然你绝对应该看看这个演讲,演讲者 Laurence Moroney 很出色。) TensorFlow 是一个机器学习框架,如果你有大量的数据,或者你在追求人工智能最先进的技术:深度学习、神经网络等…
数学推导+纯Python实现机器学习算法:逻辑回归
自本系列第一讲推出以来,得到了不少同学的反响和赞成,也有同学留言说最好能把数学推导部分写的详细点,笔者只能说尽力,因为打公式实在是太浪费时间了。。本节要和大家一起学习的是逻辑(logistic)回归模型,继续按照手推公式+纯 Python 的写作套路。 逻辑回归本质上跟逻辑这个…
忘了Python关键语句?这份备忘录拯救你的记忆
Python 3 Cheat Sheet 一共包含两页,分成了多个框图,涉及基本的 Python 数据结构、数学运算、条件和循环语句、文件读写,以及异常值处理等。在每个框图中,右上角是类型名称,蓝色和红色字体是该类型包含的关键字,绿色字体是示例,黑色斜体字提供更详细的信息。 数…
使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow
在本文开始前,作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型,它可以很好地利用股票数据中的内在模式,或者可以在没有任何人参与的情况下使用。写这篇文章,纯粹是出于对机器学习的热爱。在我看来,该模型已经观察到了数据中的某些模式,因此它可以在大多数时候正确预测股票的走势。但是,这个模型是…
股市风起云涌,我用Python分析周期之道
股票市场周期是股票市场长期的价格模式,通常与商业周期有关。 它是技术分析的关键,其中投资方法基于周期或重复的价格模式。 如果我们对股市周期有了更好的理解,我们总能以相对低的价格买入并在每个周期以相对较高的价格卖出,将始终获得正的回报。当然,股票市场没有什么策略可以永远赚钱,但我…
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