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隨著機器學習的發(fā)展,數(shù)據(jù)的采集及應(yīng)用手段發(fā)生了日新月異的變化。非結(jié)構(gòu)化信息該如何處理?什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?本期節(jié)目將帶你了解大數(shù)據(jù)時代下,“寬客”是如何進行數(shù)據(jù)篩選及收集的。
一、投資組合搭建
.阿爾法模型
.風險控制模型
.交易成本模型
二、傳遞信息
.結(jié)構(gòu)化信息
.非結(jié)構(gòu)化信息
三、金融數(shù)據(jù)
.價格相關(guān)數(shù)據(jù)
.基本面相關(guān)數(shù)據(jù)
.另類數(shù)據(jù)
四、數(shù)據(jù)的整理和分析
.從“經(jīng)驗論”走向人工智能
五、數(shù)據(jù)的制約性
本期我們主要講解了量化交易在輸入端的數(shù)據(jù)篩選、 收集和處理。
下一期我們將著重講述“寬客”投資理念的量化模型組合,特別是量化交易策略―阿爾法模型。
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