导语

本文介绍Python编程中非常重要的函数调用与定义的相关知识点。

[https://bigquant.com/experimentshare/8dba3693963948e88c7af73f098c4e5d](https://bigquant.com/experimentshare/

导语

本文介绍了Python中非常重要的数据类型——列表。

Python内嵌数据的类型：

有序：

List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如：[1,2,3,4]

Tuple（元组），是有序集合，

导语

本文介绍了非常重要的数据类型——元组、集合

元组（Tuple）是任意对象的有序集合

元组与字符串和列表类似，是一个位置有序的对象的集合（也就是其内容维持从左到右的顺序）。与列表相同，可以嵌入到任何类别的对象中。

通过偏移存取 通过偏移而不是键来访问，例如可以使用索引，切片

导语

在开发期权交易策略时，对期权的定价是至关重要的一步，本文基于鼎鼎大名的Black-Schole-Merton期权定价模型，与蒙特卡洛模拟方法对上证50ETF期权进行定价，以便于后续期权策略的开发。

关于BSM模型的详细推导以及蒙特卡洛模拟这里不做详细介绍，有兴趣的可以参阅[BSM m

构建一个多层卷积网络 CNN

在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。

卷积层

卷积层（Convolutional layer），卷积神经网

导语

本文介绍Python编程中非常重要的条件与循环的相关知识点。

附件：Python编程之条件与循环

[https://bigquant.com/experimentshare/b8f57c4b437840eabcea39bc7973144b](https://bigquant.com

用卷积网络处理序列数据

我们知道卷积神经网络(convnet)在计算机视觉问题上表现出色，原因在于它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。时间可以被看作一个空间维度

icir

IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的相关系数。IR=IC的均值/IC的标准差。

mutual_info

互信息 参考华泰证券研报 <https://bigquant.com/wiki/doc/yinzi-

导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从

吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室

#102
def func(a):
    count = 0  # 当前元素的出现次数
    candidate = None  # 当前出现次数最多的元素
    for num in a:
        if count == 0:  # 当前元素第一次出现

#102
def int_most(arr):
    max_element = None
    max_count = 0
    current_element = None
    current_count = 0

    for element in ar

第10讲:近似动态规划 研究科学家Diana Borsa介绍了近似动态规划，探讨了我们可以从理论上说的近似算法的性能。

[https://www.youtube.com/watch?v=AJejcug2brU](https://www.youtube.com/watch?v=AJejcug2brU

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

数据读取参考：

[https://bigqua

导语

线性回归模型的最大特点就是简单高效，本文将对线性回归做详细介绍。

简介线性回归

线性回归是衡量两个变量之间线性关系的一种建模技术。 如果我们有一个变量X和一个依赖变量X的变量Y，则线性回归可以确定哪个线性模型Y=α+βX能够最好地解释数据。 例如，我们考虑

导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在模型训练之后即可看到模型可视化输出, 包括特征重要性、以及树的分支情况:

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

策略案例

[https://bigq

导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 **时间序列的

研究科学家Hado van Hasselt探讨了为什么学习主体同时平衡探索和利用已获得的知识很重要。

[/wiki/static/upload/98/988872ab-a494-42d8-99e4-e3533441abb7.mp4](/wiki/static/upload/98/988872ab-

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。

因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，

文献回顾

回顾价值策略

价值策略通俗地讲就是买入便宜股票，卖出昂贵股票，思想非常简单和直观。但是实际操作上这非常困难，因为我们没办法直接观察股票的真实价值。投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股票内在价值。在股票市场中，最传统的方法就是通过会计报表的各个条目得到企业估值，

Python是互联网、数据科学、量化交易等领域使用最广泛的编程语言之一，是AI量化策略研究平台主要使用的策略开发语言。

本文简短而全面，用十分钟的时间带你走入Python的大门。建议一边学习，一边在 AI量化平台-编写策略 里实践。

语法

Python中没有强制的语句终止字符，代码块是通

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

\

导语

这是本系列[专题研究]

导语

本文介绍了机器学习的相关内容。

先从一个故事讲起

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，