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061-AI金融分析与风控实战
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《AI选股·用机器学习挖掘潜力股实战100例》
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《AI选股·用机器学习挖掘潜力股实战100例》
共 100 例
01
数据准备
02
数据清洗
03
特征工程
04
特征工程
05
特征工程
06
数据划分
07
基线模型
08
基线模型
09
决策树
10
随机森林
11
梯度提升机(GBM)
12
支持向量机(SVM)
13
K近邻(KNN)
14
朴素贝叶斯
15
模型评估
16
特征选择
17
特征选择
18
PCA降维
19
时间序列预测
20
LSTM
21
GRU
22
股票聚类
23
关联规则
24
情感分析
25
集成学习
26
模型解释
27
回测框架
28
风险指标
29
多因子模型
30
动量策略
31
均值回归策略
32
机器学习选股
33
深度学习选股
34
强化学习
35
组合优化
36
风险平价
37
Black-Litterman模型
38
因子分析
39
协整分析
40
事件研究
41
高频数据
42
数据增强
43
迁移学习
44
自动机器学习(AutoML)
45
模型监控
46
多股票预测
47
行业中性化
48
市值中性化
49
滚动预测
50
集成策略
51
成本考虑
52
止损策略
53
仓位管理
54
多周期分析
55
波动率预测
56
极值理论
57
蒙特卡洛模拟
58
期权定价
59
机器学习预测波动率
60
市场情绪指标
61
资金流向分析
62
技术形态识别
63
自然语言处理
64
知识图谱
65
图神经网络
66
强化学习
67
多任务学习
68
注意力机制
69
贝叶斯优化
70
特征存储
71
实时预测
72
模型部署
73
回测平台
74
数据可视化
75
报告生成
76
异常检测
77
时间序列分解
78
协方差矩阵估计
79
因子择时
80
机器学习对冲
81
指数增强
82
行业轮动
83
风格切换
84
宏观因子
85
另类数据
86
社交媒体情绪
87
区块链数据
88
汇率影响
89
商品价格
90
利率敏感
91
波动率微笑
92
高频做市
93
算法交易
94
统计套利
95
机器学习风控
96
信用评分
97
反欺诈
98
市场微观结构
99
订单流预测
100
组合再平衡
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