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原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：2023-05-21
 

机器学习（Machine Learning，缩写ML）相关的技术已经在金融投资领域得到了非常广泛的应用，例如：价格（收益）预测、算法交易、组合优化、风险管理、基金评价等。

在大方向上，机器学习的具体分类包括：

• 监督学习（Supervised Learning）

  • 从已知的输入（特征）和对应的输出（标签）上，找到两者之间的映射关系，并将其用于对未来的预测；
  • 常见的算法包括：线性回归、符号回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等；

• 非监督学习（Unsupervised Learning）

  • 只有输入数据而没有任何输出标签，目标是让算法自行找到数据中存在的模式或者结构；
  • 常见的算法包括：聚类（如K-means）、降维（如主成分分析PCA）、关联规则学习等；

• 强化学习（Reinforcement Learning）

  • 智能体（Agent）通过与环境（Environment）的不断交互试错，完成特定的目标或者使整体行动收益优化；
  • 常见的算法包括：值迭代（如Q-Learning）、在线值迭代（如Sarsa）、策略梯度（如A3C）；

过去几年里，社区中已经有不少用户在尝试将各种机器学习技术和VeighNa平台结合起来，实现更加高效地开发量化交易策略。2023年VeighNa小班特训营将首次推出机器学习相关的主题，分享机器学习技术在CTA策略领域的应用！

目前已经有部分名额被提前报名锁定，感兴趣的同学请抓紧。老规矩还是放几张之前课程的照片：

准备完毕，静候同学们到达

学习量化，先从掌握核心框架

深入代码，分析策略逻辑细节

所有小班特训营时间定在周末两天，一共包含周六周日两个下午共计10+小时的课程，设立特训营专属答疑群，包括后续三个月的助教跟踪辅导，提供VeighNa小班特训营专属内部核心资料。

线下课程的地点在上海浦东，不方便来上海的同学我们也提供远程线上听课（直播+录播）。对于所有参加小班特训营的学员，在课程结束后都会拿到课程的完整录播视频，可永久回看。

VeighNa机器学习CTA

日期：2023年7月1日（周六）和7月2日（周日）

时间：两天下午1点-6点，共计10小时

大纲：

1. 搭建机器学习环境

   a. 选择合适的硬件机器和操作系统
   b. VeighNa和GPLearn开发环境准备
   c. 针对机器学习的高性能数据存储

2. 认识遗传规划学习

   a. 从【先有逻辑、后有公式】到【先有公式、后有逻辑】
   b. 算法基础：种群生成、适应度评价、自然选择、组合变异
   c. 数据集的拆分处理：训练集、验证集、测试集

3. 上手CTA特征工程

   a. 基础特征数据的清洗准备：加载、预处理、缓存
   b. 梳理GPLearn内置特征函数：参数分类、边界情况处理
   c. 时序类特征函数的扩展开发：技术指标类、统计模型类

4. 适应度评价的选择

   a. 适合量化交易的Fitness适应度评价体系
   b. 简单的收益率相关性：不依赖历史回测
   c. 全面的回测统计值：向量化策略回测框架

5. 策略开发实战应用

   a. 机器学习CTA的三部曲：特征、信号、策略
   b. 趋势跟踪和震荡反转两种信号的实现
   c. CTA策略中的细节：资金管理、止损风控、平仓出场

价格：11999元（老学员和Elite会员可享受相应折扣）
 

报名方式和之前一样，请发送邮件到vn.py@foxmail.com，注明想参加的课程、姓名、手机、公司、职位即可。或者也可以扫描下方二维码添加小助手咨询报名：

课程对于之前参加过小班特训营的学员优先开放。