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SlashData:机器学习在股市预测中的应用(中译版)(28页).pdf

上传人: 白**** 编号:102999 2022-10-14 28页 9.12MB

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她在数据挖掘、BI和CRM设计方面拥有超过18年的经验,领导着研究规划和方法论、调查设计、数据分析、见解生成和研究商业化。Christina也是SlashData基于结果的开发者细分模型的幕后推手,也是SlashData在机器学习和数据科学领域的领先研究员。

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本文主要探讨了机器学习量化开发者(ML/DS Quants)在股票市场预测中的角色和影响。主要观点如下: 1. ML/DS量化开发者是指使用机器学习或数据科学方法进行股票市场预测或投资组合优化的机器学习开发者或数据科学家。 2. 近年来,这类开发者的数量显著增加,从2017年的7%增加到2021年的16%,估计全球有超过200万开发者从事相关工作。 3. ML/DS量化开发者可分为两类:专业人员和业余爱好者。专业人员通常受过良好教育,更注重改进组织流程和提高产品性能;而业余爱好者则更多是出于个人兴趣,他们的目标是推动人类知识、科学或技术的发展。 4. 在技术选择上,两类开发者都主要使用Python,但专业人员更倾向于使用R、MATLAB和C++等语言。在工具选择上,专业人员更倾向于使用数据可视化或商业智能工具。 5. 随着技术的发展和数据的可获得性,ML/DS量化开发者的重要性日益增加,他们正在改变金融市场的运作方式。
量化开发者如何使用机器学习预测股市? 业余和专业量化开发者有何不同? 量化开发者常用的编程语言和技术有哪些?
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