随机梯度下降 批量梯度下降的最要问题是计算每一步的梯度时都需要使用整个训练集，这导致在规模较大的数据集上，其会变得非常的慢。与其完全相反的随机梯度下降，在每一步的梯度计算上只随机选取训练集中的一个样本

　　在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却

　　有句话说得好：心有多大，世界就有多大。这句话放在交易中也很合适：心有多大，行情就有多大。大多数投资者容易被事物表象所迷惑，看不清事物本质。他们每天追求确定性，追求暴利，追求传说中的圣杯，然后，迷失在交

　　散户在证券市场是弱者，他们不能发动行情，只能搭乘主力已经开启的航船；但散户有时也是强者，进出市场快捷方便，游刃有余。   在这个市场中也只有顺势而为，才能真正赚到钱，然而每个人的人生都有不同的轨迹，每

　　误区一：交易系统就是指标的优化 很多交易系统的设计者认为，交易系统就是优化指标，因此这些人热衷于使用指标优化功能，每天对每个指标进行计算并赋予特定的参数。其实这些人犯了两个错误：   一是将交易系统的

　　简单地说，趋势就是股票价格的波动方向，或者说是股票市场运动的方向。 趋势的方向有三个： a. 上升方向； b. 下降方向； c. 水平方向，也就是无趋势方向。 按道氏理论的分类，趋势分为三个类型：主要

　　一、收集数据 每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Faceboo

　　率性的人，常常去深思期货中的几个关系对比。   以下是常见的几种期现价差走向及多空方向的做法供大家参考：   一、当期货价格低于现货价格时 期货价格向上运行，现货价格向上运行。建立期货多头头寸。 期货

　　套利交易目前已经成为国际金融市场中的一种主要交易手段，由于其收益稳定，风险相对较小，国际上绝大多数大型基金均主要采用套利或部分套利的方式参与期货或期权市场的交易，随着我国期货市场的规范发展以及上市品种

　　在我们设计交易系统的时候，交易规则的确定是相当重要的一环，交易规则对于整个交易系统及交易系统使用者来说，意义重大，其主要表现在以下几个方面： 第一，把交易规则系统化，有助于交易者把市场经验和知识进行积

　　1 趋势到底是涨是跌不是我们的想象能判断和分析的，判断趋势是涨是跌必须有一个标准。 虽然每个人对一个趋势形成的标准是不一样的，但操作中每个人都要找到这个衡量趋势是否形成的标准。   其实找到判断趋势是

　　MACD 的三个最有价值技术为： 多空力量对比、背离买卖、水上金叉。   除此之外，利用形态研判买卖点也非常有效，笔者认为是其附加价值，配合其主要价值技术，对于买点与卖点的把握也极其精确。   关于M

　　在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器 https://www.tensorflow.org/api_guides

　　所谓形态，本质上就是多空在一定区间内反复争夺波段的过程，在这一过程结束前，多空争夺未分胜负，但愈趋尾声，胜负愈趋分明，一旦分出胜负，趋势就不可避免地展开了。由此我们不难得出以下结论﹕   第一，先有形

　　1引言 我们在《正确理解 Barra 的纯因子模型》介绍了 Barra 的多因子模型。该文讨论的重点在于从业务上说明国家、行业、风格纯因子投资组合的含义，而非具体的数学计算。   不过，后来我意识到我