一文讲通AI+金融领域量化交易和股价预测发表时间：2023-03-27 20:19作者：沃恩智慧 金融股价预测任务通常是根据过去的数据，预测价格在下一个时间步是上涨还是下跌。股票市场是一个复杂且动态的系统，包含大量随机噪声，从而导致准确预测股票走势的困难。预测股票的未来趋势是一个极具挑战性的问题。有许多因素可能会影响股价的走势。尽管如此，因为成功预测带来的巨额利润，股票走势预测一直受到许多投资者和研究人员的关注。 通常股票走势预测任务被看作是时间序列预测任务。用于时间序列预测的几种方法大致可以分为传统的线性预测方法和非线性预测方法两类。线性预测方法包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归综合移动平均（ARIMA）等。然而，金融时间序列数据是非线性的，这使得传统的线性预测方法难以准确预测。最近，机器学习和深度学习技术已广泛应用于许多领域。特别是由于具有非线性映射和泛化能力，在金融时间序列预测任务中得应用引起了越来越多人的关注。有大量的工作使用CNN, LSTM 和Transformer等深度学习方法取得了非常好的效果。 美国休斯敦大学博士Michael老师带大家解读时序及目前热门模型：自回归模型、RNN模型，transformer模型等。同时这些模型运用在金融股价预测方面的工作。 邀请所有对AI+金融、深度学习、时序感兴趣的小伙伴，一定都来听这堂公开课。
扫码预约直播
领取时序论文合集40篇 直播中，老师将深入探索时间序列分析的概念、理论和应用，分析如何应用自回归模型（ARIMA）、循环神经网络（RNN）等模型进行预测和模拟实验。展示如何对时间序列数据进行重采样、插值、趋势去除和周期性去除等预处理步骤，以优化模型的预测结果。 时间序列分析是一个广泛的领域，近年来在深度学习和机器学习的推动下，出现了一些热点和难点问题。 如，长期依赖和序列建模问题、数据采样和插值问题、非线性建模和预测问题、多维时间序列分析问题等。 而机器学习、深度学习技术的采用，无疑为这些研究翻开新的篇章。 在科研中，热点和难点，往往意味着创新点。意味着高质量的论文。 扫码获取大咖指导 带你打通论文的任督二脉
读论文是每个AI人的必修课，读原汁原味的paper，不仅是紧跟行业前沿技术的最好来源，更是构建自己学术思维的最好手段。 然而—— 学术英文往往晦涩难懂，艰深的理论、众多的细节，成为很多人心中的痛。很多同学花了大量时间来阅读Paper，然而，消耗精力换来的结果并不是获得科研成长的皆大欢喜，而是读完之后依然理不清头绪， 不理解论文作者的贡献在哪，也不能给自己的科研提供任何素养。 读Paper的正确姿势应该是，每一篇论文、每一部分区分对待，略读、粗读还有精读要精准把握。需要广泛撒网，重点培养，必须学会利用各种工具、资源以及自己的需求经验来淘文章。 你急需一个论文带读课程，一站式解决你读论文的苦恼。 我们邀请在CV、NLP领域内发表过多篇顶会、顶刊论文、同时身兼顶会顶刊审稿人的学术大牛，为大家精挑细选各个分支领域值得一读前沿论文，从硏究论文背景、硏究论文成果、砑究论文意义三方面开始，进而精讲算法模型，最后实现代码复现，带你在最短的时间内完成前沿论文精读。 扫码咨询课程详情
文末福利 亮点一：领读人和论文精挑细选 由在CV、NLP领域耕耘多年的科研大神带你精读顶会、顶刊论文，大神有丰富的顶会论文发表经历，可充分把握AI发展的风向标。 亮点二：算法与论文齐头并进 老师将逐句分析论文中各段落、语句之间的关系，算法创新模型与科研论文创作技巧并学，以深厚的英文论文写作功力和深耕多年的科研经验带领大家层层闯关。 亮点三：全方位剖析，拒绝泛泛而读 针对论文，老师除了基本的算法模型讲解外，更将从审稿人的角度深入剖析论文价值，并讲解论文泛读/精读的方法策略、写作方法策略、复现思路、代码分析……
扫码免费领课程资料↑ -END- |
