機器學習期貨預測

① 用機器學習怎樣進行盈利預測能否具體舉一個例子

做盈利預測，首先有一系列特徵，並且每條數據都有一個標簽值，特徵可以包括收入，支出等等數據，標簽值可以對應盈利和非盈利，採用神經網路可以對數據進行擬合

② 有沒有大佬能利用機器學習預測30天後股票漲跌情況啊，我實現不出來，頭都大了

考慮兩個最簡單的模型，第一個是趨勢跟隨，也就是正在上漲的股票後面大概率還會延續上漲，正在下跌的股票後面大概率還會延續下跌。第二個是均值回歸，就是跌得多了，一定會漲；漲的過頭了，一定會跌。用這兩個作為輸出，實現預測。

③ 新型機器學習之即興學習和預測學習

現如今，機器學習越來越火，這掀起了學習機器學習的熱潮。當人們逐漸深入機器學習以後發現，機器學習中有很多新型的機器學習，比如說社會機器學習、即興學習、預測學習等。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下關於即興學習和預測學習的相關知識。

其實預測學習這個概念脫胎於無監督學習，側重預測未來事件發生概率的能力。方法論上，預測學習利用所有當前可用的信息，基於過去和現在預測未來，或者基於現在分析過去。預測學習在一定程度上和現代認知科學對大腦能力的理解不謀而合。那麼預測學習的兩大要素是什麼呢？其實預測學習的兩大要素就是建模世界和預測當前未知。由此可見，預測學習就是為了突破已知世界的界限。

那麼什麼是即興學習呢？從字面上了解，我們可以得出，即興學習就是在某種突然發生的事情，用極快的速度找出最佳解決方案，這就是即興學習。而與預測學習對世界的假設不同，即興學習假設異常事件的發生是常態。即興智能是指當遇到出乎意料的事件時可以即興地、變通地處理解決問題的能力。即興學習意味著沒有確定的、預設的、靜態的可優化目標。直觀地講，即興學習系統需要進行不間斷的、自我驅動的能力提升，而不是由預設目標生成的優化梯度推動演化。換句話說，就是即興學習通過自主式觀察和交互來獲得知識和解決問題的能力。

而一個即興學習系統通過觀察環境並與環境交互的正負反饋中學習。這個過程跟強化學習表面上很像，本質的區別還是在於即興學習沒有確定預設的優化目標，而強化學習則通常需要一個預設的目標。既然即興學習不是由根據固定優化目標所得出的學習梯度來驅動演化。

我們可以在即興學習中的學習系統獲得越來越多關於環境的知識，這樣做就能使得事件的不確定性逐步遞減，直到消失。當這種不確定性完全消失後，學習過程結束。這時，該學習系統通過無預設目標的即興學習，獲得了對環境的全面理解。這就是即興學習的結果。

在這篇文章中我們給大家介紹了預測學習和即興學習的相關方法，其實預測學習和即興學習是一個比較前衛的機器學習。相信在未來，我們的機器學習能夠處理更多的事情。

④ 機器學習在量化交易裡面有多大的用處

構 建 組 合的 難 點 在 於預測 ， 而 機 器 學 習可以 通 過 過 去的數 據 進行 分 析或 者 回歸 來預 測 未來 信 息的走 勢， 從而 做 出 更 為 有 利 的 選 擇. 你 可以 來 米筐 量 化 平台實現自 己的機 器 學習 策 略。

⑤ 如何快速部署一個機器學習在線預測系統

快速部署一個機器學習在線預測系統。主要分為以下三個步驟：

第一步：構建機器學習應用容器鏡像
第二步：在平台上注冊及部署機器學習應用
第三步：使用機器學習系統在線預測

⑥ 期貨分析軟體哪個好 益發期貨分析指導軟體

用AlphaGo背後的人工智慧做金融投資
金融人工智慧的浪潮已來
近年來，伴隨著大數據和機器學習技術的興起，人工智慧技術被大規模地應用在許多工業領域，並在一些領域（搜索引擎、個性化推薦、智能客服等）取得了良好的效果。Google去年展示的圍棋AIAlphaGo，擊敗了目前人類最優秀的圍棋大師。這標志著人工智慧技術日趨成熟，具備在一些高智力行業取代人類專家的能力。
在眾多行業中，金融投資領域無疑是最有價值又充滿挑戰性的人工智慧應用場景。然而兩個行業間存在著一定的技術壁壘——大多數金融從業者不熟悉人工智慧技術，正如大部分人工智慧專家們不了解金融市場。為了幫助人工智慧領域和金融行業更好的互通和合作，這篇文章將介紹我們在金融投資領域運用人工智慧方法的一些經驗和思考。
在海外發達國家（美國、英國），人工智慧與金融投資已經非常緊密地結合並取得了良好的成效。一些新興的人工智慧投資機構的崛起，證明了人工智慧方法在金融市場的巨大潛力。比如著名的大獎章基金在2008年金融危機時，通過成功的預測風險，避免了投資者的重大損失，並保持連續多年資產的穩定增長。2017年5月，摩根大通發布了一份題為《大數據與人工智慧戰略：機器學習和其它投資數據分析方法（BigData and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach toInvesting）》的報告，對人工智慧和對金融領域的影響進行了全面的闡述。報告指出人工智慧量化技術將成為未來金融業的主流方法，幫助投資者處理、分析、理解數據，指導投資決策。一個優秀的金融投資機構，必須發展人工智慧投資系統，以適應金融數據化、智能化時代的到來。
金融投資如何應用人工智慧
下面我們將具體介紹人工智慧是如何在金融領域發揮作用，幫助投資者做出更好的投資決策。為了易於讀者理解，我們先介紹一些基本的機器學習概念，也就是人工智慧背後的演算法，並簡單說明他們如何與金融投資相聯系。通過合理運用機器學習技術，投資者們有能力開發出與人類專家水平相當甚至更好的投資決策系統，稱之為人工智慧投資系統。
什麼是機器學習：機器學習是通過一系列演算法，挖掘出歷史數據中我們關心的規律的技術手段，並期望挖掘出的規律，能幫助我們對未來數據做出正確的預測。
金融領域的機器學習：在金融領域，從業者們其實也做著同樣的工作。以計劃長期持有某隻股票為例，分析師們一般會關注公司的基本面信息、財務狀況和發展規劃等因素，從而對公司的未來運營狀況做出預測，並決定是否投資。如果我們將公司的信息量化成各種數據因子，將預測目標改為公司的未來發展趨勢、風險情況，則整個問題可以通過機器學習方法解決，獲得可靠的預測，並指導投資行為。
因此，藉助機器學習的手段，打造一個人工智慧系統來分析金融市場是一個直接而自然的想法。隨之而來的問題是，機器學習能否與有經驗的分析師競爭呢？就歐美國家的市場經驗來看，機器學習方法在某些方面確實是比人工決策更為出色。例如上文提到的文藝復興基金和著名的DEShaw基金，都是人工智慧在金融投資領域成功落地的案例，是近年來金融投資領域的領頭羊。下圖匯總了一些使用人工智慧技術的知名量化投資機構和平台，以及他們專注的具體方向。可以看到，金融AI技術被廣泛的應用在金融投資的各個環節之中，並帶來了一些新的機遇。對某個應用方向具體感興趣的讀者可以查找相關資料做進一步的了解。
具體來說，相比如傳統投資方式，基於人工智慧的量化投資理念有如下幾個方面的優勢：
1.相比於傳統分析，機器學習方法可以處理更多的輸入信息，能夠考慮的信息面更全，信息量更大，可以達到的效果上限更高。從效率上說，人工智慧方法可以同時考慮整個市場，從中選出更多的優質股票，分散投資風險，提供穩定的投資回報，並容納更大量的資金。
2.人工智慧演算法會量化整個投資過程中的變數，做出更精準高效的投資決策。例如對於一個上市公司，投資者關心公司每個信息因子和未來長期股價的相關性。哪些因子對長期受益更重要？未來上漲的概率是多少？最大投資回撤是多少？這些問題都可以通過演算法和回測獲得答案。
3.近年來伴隨著深度學習演算法的快速發展，一些重要但之前不易獲取的非結構性信息可以被演算法分析得到，從而提高投資效率。其中文字類和圖像類信息是傳統金融信息的重要補充。藉助於深度學習和自然語言處理技術，新聞、輿論、圖像信息可以被加工成用於構建人工智慧的模型特徵，輕松使用於投資決策中。歐美的一些發達投資機構早已成立專門的部門對社交媒體進行分析，從而判斷一個企業的流行程度和受眾群體等信息，甚至通過這些信息對關注公司的未來財報進行預測，以佔得投資先機。
4.從金融交易角度，人工智慧演算法帶來的一個巨大的優勢是在決策中可以迴避人性弱點，例如性格、情感、害怕失敗等因素，始終保持客觀的態度。對於普通投資者，市場的波動或多或少會影響人的情緒，進而影響之後的投資決策。

⑦ 機器學習可以預測股票走向，靠譜么

這種是不靠譜的，
因為機器的學習，
想要預測走向，
也是通過大數據來進行分析的。
這一個是根據以前的分析進行的，
所以說這一個是不靠譜的

⑧ 如何運用機器學習解決復雜系統的預測問題

現實生活中預測通常難做到精準，比如股市，自然災害， 長久的天氣預測。 在市場這種系統里， 有兩個關鍵要素， 一個是個體和個體之間的互相作用（博弈），一個是系統與外部環境（地球資源）之間的相互作用（反饋）

⑨ 機器學習可以預測匯率變化嗎

以下是針對數據集中，其它跟蹤目標的實例（注意，我們從不在訓練集上對系統進行評估，因為這樣訓練出來的系統泛化性是很差的），紅色框代表人為標注的真實地面目標，黃色框是PVM的返回。總而言之，它的效果非常好，特別是它在低解析度（96*96）的視頻上仍然起作用（雖然這個解析度對於人類來說足夠理解場景中的物品了）。

結論

我們都知道，上世紀80年代提出的深度卷積神經網路是基於60年代的神經學知識發展起來的，現在還異常火熱。

PVM不同於卷積神經網路，它是基於全新的大腦皮質結構和功能的一種新的演算法。PVM能避免許多機器學習都會遇到的問題：比如過度擬合和梯度消失問題。它也不用使用一些繁雜的技巧：比如卷積和正則化，它會把任務當成在線信號預測的任務。

雖然PVM還不能作為感知任何事物的黑盒（還沒人知道這個黑盒是否存在），但是與各種感知應用的方法來比，它還是很有競爭力的，這里就不得不提深度學習的方法了，相比來說這是最大的挑戰。PVM的不同之處在於，它是由直覺進行驅動的，它將使機器人在長期內真正起作用。

目前有關PVM的應用性實驗都可以在Github上找到，enjoy！

參考文獻：

[1]http://blog.piekniewski.info/2016/11/03/reactive-vs-predictive-ai/

[2]http://blog.piekniewski.info/2016/11/04/predictive-vision-in-a-nutshell/