CQF第四模块课程内容都有哪些?

CQF第四模块课程内容都有哪些?

  • 编者:Meteor
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  • 发布时间:2021-11-29
  • 因子模型解读
  • CQF前导课试听
  • 海龟交易法则
  • 机器学习入门
  • 量化对冲
  • 量化选股课
  CQF课程第四模块名称叫做数据科学与机器学习。在模块四中,您将了解金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始,您将学习基本的数学工具,然后深入研究监督学习的主题,包括回归方法、k-最近邻、支持向量机、集成方法等等。
 
CQF课程内容
 
  1、机器学习简介l
 
  什么是数学建模?
 
  经典造型
 
  机器学习有何不同?
 
  机器学习的主要技术
 
  2、机器学习简介II
 
  常见的机器学习术语
 
  监督学习技术简介
 
  无监督学习技术介绍
 
  介绍强化学习技术
 
  3、机器学习数学工具箱
 
  最大似然估计
 
  成本/损失函数
 
  梯度下降
 
  随机梯度下降
 
  偏差和方差
 
  拉格朗日乘数
 
  主成分分析
 
  4、监督学习——回归方法
 
  线性回归
 
  惩罚回归:Lasso、Ridge和Elastic Net
 
  逻辑、Softmax回归
 
  5、监督学习II
 
  K最近邻
 
  朴素贝叶斯分类器
 
  支持向量机
 
  6、决策树和集成模型
 
  熵最小化和基本数学
 
  分裂过程和修剪标准
 
  随机森林和极端梯度提升
 
  使用Logit和决策树替代方案进行装袋(PD案例研究)
 
  7、金融的实用机器学习案例研究
 
  宏观预测标准普尔500指数和Baa-Spread
 
  共同基金的夏普风格回归方法
 
  用于ESG公司报告情感分析的自然语言处理

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