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行业舆情分析-


行业舆情分析是指通过收集、整理和分析特定行业内的舆论信息,评估公众、媒体、消费者等对该行业的看法、态度和情绪。这种分析有助于企业、政府或相关机构了解行业动态、市场趋势、竞争态势以及潜在风险,从而制定更有效的策略。

行业舆情分析的主要内容

  1. 舆论来源分析
  2. 媒体:包括新闻网站、社交媒体、博客、论坛等。
  3. 公众:消费者、投资者、员工等的意见和反馈。
  4. 专家:行业专家、学者、分析师的观点。

  5. 舆论内容分析

  6. 正面舆论:对行业的赞扬、认可、支持等。
  7. 负面舆论:对行业的批评、质疑、投诉等。
  8. 中性舆论:客观报道、事实陈述等。

  9. 舆论趋势分析

  10. 时间维度:舆论在不同时间段的变化趋势。
  11. 事件维...

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遗传算法-


遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于自然选择和遗传机制的优化搜索算法,常用于解决复杂的优化问题。它模拟生物进化中的选择、交叉(重组)、变异等过程,逐步优化解的质量。

核心概念

  1. 个体(Individual):表示问题的一个潜在解,通常用染色体编码。
  2. 种群(Population):由多个个体组成的集合,代表当前解的集合。
  3. 适应度函数(Fitness Function):评估个体优劣的函数,适应度越高,解越好。
  4. 选择(Selection):根据适应度选择优秀个体进入下一代。
  5. 交叉(Crossover):通过组合两个父代个体的基因生成新个体。
  6. 变异(Mutation...

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AutoML-自动化机器学习-Python库


在交易系统和体育博彩中使用AutoML(自动化机器学习)可以极大地简化模型选择、超参数调优和特征工程的过程。Python提供了多种AutoML库,适用于这些领域。以下是使用AutoML进行交易系统和体育博彩的概述,以及一些常用的Python库。


1. 交易系统中的AutoML

交易系统通常涉及时间序列数据,目标是预测价格走势、识别趋势或生成买卖信号。AutoML可以帮助自动化构建和优化这些任务的模型。

步骤:

  1. 数据收集:收集历史价格数据、技术指标和其他相关特征(如成交量、移动平均线、RSI等)。
  2. 特征工程:创建特征,如滞后价格、滚动平均值和波动率指标。
  3. 模型训练:使用AutoML自动...

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聊天机器人-Chatbot


聊天机器人(Chatbot)是一种通过文本或语音交互模拟人类对话的软件应用程序。它可以用于多种场景,例如客户服务、信息查询、娱乐等。聊天机器人依赖于自然语言处理(NLP)机器学习技术,能够理解用户的输入并以类似人类的方式作出回应。


聊天机器人的类型:

  1. 基于规则的聊天机器人
    这类机器人按照预定义的规则和脚本运行,适合处理简单、固定的任务,但无法应对复杂或超出规则范围的输入。

  2. 基于AI的聊天机器人
    利用机器学习和自然语言处理技术,能够更自然地理解用户意图,并通过不断学习优化回答。适合处理复杂对话。

  3. 混合型聊天机器人
    结合了规则和AI技术,既能处理简单任务,又...

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VNPY-开源量化交易平台


VNPY是一个“By Traders, For Traders”的基于Python的开源量化交易平台开发框架,具有以下特点和功能: 1. 特性 - 丰富接口:支持期货、期权、股票等大量高性能交易Gateway接口,覆盖多个市场。 - 开箱即用:内置多种量化交易策略App模块,可通过GUI图形界面或CLI脚本命令行模式管理运行。 - 自由扩展:基于事件驱动引擎和Python语言特性,便于对接新交易接口或开发上层策略应用。 - 开源免费:遵循MIT开源协议,在Gitee可获取源代码,可用于开源或商业项目且永久免费。 2. 量化策略应用 - CTA策略:...

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特征归一化-特征缩放


特征归一化(Feature Normalization),也称为特征缩放(Feature Scaling),是机器学习和数据分析中的一种数据预处理步骤,目的是将数据集中的特征(输入变量)转换到一个统一的标准尺度。许多机器学习算法在输入特征尺度相近时表现更好或收敛更快,因此特征归一化尤为重要。当特征的量纲或范围差异较大时(例如,年龄以“岁”为单位,收入以“元”为单位),归一化就显得非常必要。


常用的特征归一化方法

  1. 最小-最大归一化(Min-Max Scaling)
  2. 将特征缩放到一个固定的范围,通常是 [0, 1]。
  3. 公式:
    [ X_{\text{归一化}} = \...

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揭开Softmax的神秘面纱:从原理到实战应用


揭开Softmax的神秘面纱:从原理到实战应用

在深度学习的广阔领域中,Softmax函数宛如一位神秘而强大的“概率大师”,默默地影响着诸多算法的运行与模型的表现。它就像是一座桥梁,巧妙地将原始数据转化为直观且富有意义的概率分布,在机器学习和深度学习的诸多任务里发挥着举足轻重的作用。接下来,就让我们一同揭开Softmax的神秘面纱,深入探寻它的原理、特性、应用及局限性。

二、数学原理剖析

(一)定义详解

Softmax函数主要用于将一组实数转换为概率分布。假设输入是一个实数向量 $\mathbf{z} = [z_1, z_2, \dots, z_n]$,其输出是一个概率分布 $\math...

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softmax-视频文字


Softmax 详细讲解

Softmax 是一种常用的数学函数,主要用于将一组实数转换为概率分布。它在机器学习和深度学习中扮演着重要角色,尤其是在多分类问题中。本文将详细讲解 Softmax 的原理、计算步骤、特性及其应用。


1. Softmax 的定义

Softmax 函数的输入是一个实数向量 ( \mathbf{z} = [z_1, z_2, \dots, z_n] ),输出是一个概率分布 ( \mathbf{s} = [s_1, s_2, \dots, s_n] )。其公式定义为:

[ s_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}} ]

...

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softmax-深度学习的概率大师


一、Softmax:深度学习的 “概率大师”

在深度学习的奇妙世界里,Softmax 可是一位相当厉害的 “角色”。它就像一位神奇的魔法师,能把枯燥的数据转化为生动的概率分布,在众多领域中都发挥着关键作用。 想象一下,你面前有一个智能分类系统,它要判断一张图片到底是猫、狗还是其他动物。在这个系统的 “大脑”—— 神经网络里,Softmax 就登场了。它把神经网络输出的那些数值,巧妙地转化为这张图片属于每个类别的概率。比如说,Softmax 计算后得出,这张图片有 70% 的概率是猫,20% 的概率是狗,10% 的概率是其他动物。这样,我们就能清晰地知道这个分类系统对自己的判断有多大的 “...

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智能条件单


智能条件单是一种在金融交易中使用的自动化工具,允许投资者预先设定特定条件,当市场满足这些条件时,系统会自动执行交易。它帮助投资者更高效地管理交易,减少情绪干扰,并确保不错过市场机会。

主要功能

  1. 条件触发:根据价格、成交量等市场数据自动触发交易。
  2. 多种订单类型:支持限价单、市价单、止损单等。
  3. 风险管理:可设置止损和止盈,自动平仓以控制风险。
  4. 时间条件:支持在特定时间段内生效。
  5. 多条件组合:允许设置多个条件,全部满足时才执行交易。

常见类型

  1. 止损单:在价格达到预设止损点时自动卖出,限制亏损。
  2. 止盈单:在价格达到预设盈利点时自动卖出,锁定利润。
  3. 跟踪止损单:根据价格变动自动调整止损点,保...

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