在编写、使用策略时，经常会使用一些不常用的K线周期数据。然而交易所、数据源又没有提供这些周期的数据。只能通过使用已有周期的数据进行合成。合成算法已经有一个JavaScript版本了（ 链接 ），其实移
一．文本数据挖掘 金融市场中，投资者利用的数据主要集中于数字化的金融数据，如：历史价格、交易量、各种宏观指标等等，并在此基础上制定交易策略。然而，这并未包含另一类主要的金融数据 ——文本数据。文本数据
前言 在本文开始前，作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型，它可以很好地利用股票数据中的内在模式，或者可以在没有任何人参与的情况下使用。写这篇文章，纯粹是出于对机器学习的热爱。在我看来，该模型已经
NO：01 人的一生，从小到大、从大到老，其实是一个不断犯错，又纠正，又犯错的过程，几乎谁也无法例外。 或许曾经犯下许多，在现在看来很低级的错误；亦或许错过许多上车的机会，比如：房地产、互联网、数
主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal Component Analysis）是目前为止最流行的降维算法。首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。
“破坏性创新”是克里斯坦森教授那本著名的《创新者的窘境》书中提到的概念。他告诉我们，创新在一个既已成功的主体中是多么难以发生。1800年代，当时世界上最盈利的企业是那些经营帆船的公司，它们已经成为全球
