概述

昨天长途奔袭,一路飞奔算是回到了北京,大致算了以下本次摩旅跑了将近 1100 公里的路程。全程途径北京市、张家口市、乌兰察布市、大同市、保定市,最终回到我想念了四天的北京(主要是想念我的床,酒店的床非常不舒服😭)。

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简介

本文内容主要来源于在学习 TensorFlow 入门过程中的实践总结项目,内容主要包含以下实战项目:

  • 线性模型实战
  • 前向传播算法实践
  • AUTO-MPG 汽车油耗预测
  • 线性分类实战
  • MNIST 手写数字数据集分类
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简介

TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架,其初衷是以最简单的方式实现机器学习和深度学习的概念。该框架融合了计算代数的优化技术,极大地方便了复杂数学表达式的计算。

TensorFlow 深度学习框架的三大核心功能:

  • 加速计算。神经网络本质上由大量的矩阵相乘、矩阵相加等基本数学运算构成,TensorFlow 的重要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。
  • 自动梯度TensorFlow 可以自动构建计算图,通过 TensorFlow 提供的自动求导的功能,不需要手动推导即可计算输出对网络参数的偏导数。
  • 常用神经网络接口TensorFlow 除了提供底层的矩阵相乘、相加等数学函数,还包含常用神经网络运算函数、常用网络层、网络训练、模型保存与加载、网络部署等一系列深度学习的功能。

简单示例:

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import tensorflow as tf

a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(4.0)

print('a+b=', a+b) # a+b= tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)
# 运算时同时创建计算图 𝑐=𝑎+𝑏 和数值结果 6.0=2.0+4.0 的方式叫做命令式编程,也称为动态图模式。
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前序

本篇文章其目的在于实践《量化投资》而特意编写,内容主要包含收集数据整理和分析数据因子指标计算策略制定量化回测

阅读本篇需要一定的 Python 基础、金融基础知识和计算机编程经验,各位予取予求。

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概述

量化是指一种投资交易策略,利用统计学、数学、计算机、人工智能等方法取代传统人工做出决策,通过模型来实现资产交易进而构建投资组合。即利用计算机技术和数学模型来实现投资策略的过程。

主观投资与量化投资的对比:

主观投资 量化投资
基于基金经理的判断 基于模型运算的客观结果
基金经理对宏观环境、行业、公司的研究,预测未来趋势 核心在于利用计算机技术在海量数据中寻找到投资规律
注重研究深度,对少数资产进行深入研究 注重广度,全市场筛选标的,多维度分析
持股集中,稳定性略差 持股分散,组合投资
交易依靠主管认知与判断 模型自主下单
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简介

Selenium 最初是一个用于网站的自动化测试工具,支持各种 ChromeFirefoxSafari 等主流浏览器,同时也支持 phantomJS 无界面浏览器。不过其更通常的使用在于爬虫中使用,其主要是用于解决 requests 无法直接执行 JavaScript 代码的问题,不过用于解析 Dom 元素更有其妙用之处。

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简介

NetCat 是一款调试 TCP/UDP 网络连接的利器,被称作是网络调试的瑞士军刀,可见其功能强大。

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回忆

记得第一次出去骑车还是在大二的时候,记得路线是从学校去兴平,全程 75 公里,下午四点钟多到达酒店,酒店的那个阿姨人很好,她还允许我把我的自行车带到楼梯间锁起来,短暂休息后就去了杨贵妃墓,在市区里吃了烧烤和鸡蛋醪糟,第二天早早骑车又回了学校。
现在回想起来,当时简直就是无所畏惧,一个人带着手机骑着山地车就出发了🤦‍♂️

多图警告!!!

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简介

MathJax 是一个 JavaScript 库,可以让你直接用 Latex 语法来写复杂数学公式,使用十分方便。

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基础

逻辑回归(logistic regression是统计学习中的经典分类方法,虽然被称为回归,但其实是个分类模型。其本质是假设某个数据服从逻辑分布,就可以使用极大似然法估计出其线性回归的参数,之后再使用 Sigmoid 逻辑函数对其分类。
面试的时候千万不要说你很了解 LR,因为细节真的太多了😂

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