机器学习期货预测

① 用机器学习怎样进行盈利预测能否具体举一个例子

做盈利预测，首先有一系列特征，并且每条数据都有一个标签值，特征可以包括收入，支出等等数据，标签值可以对应盈利和非盈利，采用神经网络可以对数据进行拟合

② 有没有大佬能利用机器学习预测30天后股票涨跌情况啊，我实现不出来，头都大了

考虑两个最简单的模型，第一个是趋势跟随，也就是正在上涨的股票后面大概率还会延续上涨，正在下跌的股票后面大概率还会延续下跌。第二个是均值回归，就是跌得多了，一定会涨；涨的过头了，一定会跌。用这两个作为输出，实现预测。

③ 新型机器学习之即兴学习和预测学习

现如今，机器学习越来越火，这掀起了学习机器学习的热潮。当人们逐渐深入机器学习以后发现，机器学习中有很多新型的机器学习，比如说社会机器学习、即兴学习、预测学习等。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下关于即兴学习和预测学习的相关知识。

其实预测学习这个概念脱胎于无监督学习，侧重预测未来事件发生概率的能力。方法论上，预测学习利用所有当前可用的信息，基于过去和现在预测未来，或者基于现在分析过去。预测学习在一定程度上和现代认知科学对大脑能力的理解不谋而合。那么预测学习的两大要素是什么呢？其实预测学习的两大要素就是建模世界和预测当前未知。由此可见，预测学习就是为了突破已知世界的界限。

那么什么是即兴学习呢？从字面上了解，我们可以得出，即兴学习就是在某种突然发生的事情，用极快的速度找出最佳解决方案，这就是即兴学习。而与预测学习对世界的假设不同，即兴学习假设异常事件的发生是常态。即兴智能是指当遇到出乎意料的事件时可以即兴地、变通地处理解决问题的能力。即兴学习意味着没有确定的、预设的、静态的可优化目标。直观地讲，即兴学习系统需要进行不间断的、自我驱动的能力提升，而不是由预设目标生成的优化梯度推动演化。换句话说，就是即兴学习通过自主式观察和交互来获得知识和解决问题的能力。

而一个即兴学习系统通过观察环境并与环境交互的正负反馈中学习。这个过程跟强化学习表面上很像，本质的区别还是在于即兴学习没有确定预设的优化目标，而强化学习则通常需要一个预设的目标。既然即兴学习不是由根据固定优化目标所得出的学习梯度来驱动演化。

我们可以在即兴学习中的学习系统获得越来越多关于环境的知识，这样做就能使得事件的不确定性逐步递减，直到消失。当这种不确定性完全消失后，学习过程结束。这时，该学习系统通过无预设目标的即兴学习，获得了对环境的全面理解。这就是即兴学习的结果。

在这篇文章中我们给大家介绍了预测学习和即兴学习的相关方法，其实预测学习和即兴学习是一个比较前卫的机器学习。相信在未来，我们的机器学习能够处理更多的事情。

④ 机器学习在量化交易里面有多大的用处

构 建 组 合的 难 点 在 于预测 ， 而 机 器 学 习可以 通 过 过 去的数 据 进行 分 析或 者 回归 来预 测 未来 信 息的走 势， 从而 做 出 更 为 有 利 的 选 择. 你 可以 来 米筐 量 化 平台实现自 己的机 器 学习 策 略。

⑤ 如何快速部署一个机器学习在线预测系统

快速部署一个机器学习在线预测系统。主要分为以下三个步骤：

第一步：构建机器学习应用容器镜像
第二步：在平台上注册及部署机器学习应用
第三步：使用机器学习系统在线预测

⑥ 期货分析软件哪个好 益发期货分析指导软件

用AlphaGo背后的人工智能做金融投资
金融人工智能的浪潮已来
近年来，伴随着大数据和机器学习技术的兴起，人工智能技术被大规模地应用在许多工业领域，并在一些领域（搜索引擎、个性化推荐、智能客服等）取得了良好的效果。Google去年展示的围棋AIAlphaGo，击败了目前人类最优秀的围棋大师。这标志着人工智能技术日趋成熟，具备在一些高智力行业取代人类专家的能力。
在众多行业中，金融投资领域无疑是最有价值又充满挑战性的人工智能应用场景。然而两个行业间存在着一定的技术壁垒——大多数金融从业者不熟悉人工智能技术，正如大部分人工智能专家们不了解金融市场。为了帮助人工智能领域和金融行业更好的互通和合作，这篇文章将介绍我们在金融投资领域运用人工智能方法的一些经验和思考。
在海外发达国家（美国、英国），人工智能与金融投资已经非常紧密地结合并取得了良好的成效。一些新兴的人工智能投资机构的崛起，证明了人工智能方法在金融市场的巨大潜力。比如著名的大奖章基金在2008年金融危机时，通过成功的预测风险，避免了投资者的重大损失，并保持连续多年资产的稳定增长。2017年5月，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（BigData and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach toInvesting）》的报告，对人工智能和对金融领域的影响进行了全面的阐述。报告指出人工智能量化技术将成为未来金融业的主流方法，帮助投资者处理、分析、理解数据，指导投资决策。一个优秀的金融投资机构，必须发展人工智能投资系统，以适应金融数据化、智能化时代的到来。
金融投资如何应用人工智能
下面我们将具体介绍人工智能是如何在金融领域发挥作用，帮助投资者做出更好的投资决策。为了易于读者理解，我们先介绍一些基本的机器学习概念，也就是人工智能背后的算法，并简单说明他们如何与金融投资相联系。通过合理运用机器学习技术，投资者们有能力开发出与人类专家水平相当甚至更好的投资决策系统，称之为人工智能投资系统。
什么是机器学习：机器学习是通过一系列算法，挖掘出历史数据中我们关心的规律的技术手段，并期望挖掘出的规律，能帮助我们对未来数据做出正确的预测。
金融领域的机器学习：在金融领域，从业者们其实也做着同样的工作。以计划长期持有某只股票为例，分析师们一般会关注公司的基本面信息、财务状况和发展规划等因素，从而对公司的未来运营状况做出预测，并决定是否投资。如果我们将公司的信息量化成各种数据因子，将预测目标改为公司的未来发展趋势、风险情况，则整个问题可以通过机器学习方法解决，获得可靠的预测，并指导投资行为。
因此，借助机器学习的手段，打造一个人工智能系统来分析金融市场是一个直接而自然的想法。随之而来的问题是，机器学习能否与有经验的分析师竞争呢？就欧美国家的市场经验来看，机器学习方法在某些方面确实是比人工决策更为出色。例如上文提到的文艺复兴基金和著名的DEShaw基金，都是人工智能在金融投资领域成功落地的案例，是近年来金融投资领域的领头羊。下图汇总了一些使用人工智能技术的知名量化投资机构和平台，以及他们专注的具体方向。可以看到，金融AI技术被广泛的应用在金融投资的各个环节之中，并带来了一些新的机遇。对某个应用方向具体感兴趣的读者可以查找相关资料做进一步的了解。
具体来说，相比如传统投资方式，基于人工智能的量化投资理念有如下几个方面的优势：
1.相比于传统分析，机器学习方法可以处理更多的输入信息，能够考虑的信息面更全，信息量更大，可以达到的效果上限更高。从效率上说，人工智能方法可以同时考虑整个市场，从中选出更多的优质股票，分散投资风险，提供稳定的投资回报，并容纳更大量的资金。
2.人工智能算法会量化整个投资过程中的变量，做出更精准高效的投资决策。例如对于一个上市公司，投资者关心公司每个信息因子和未来长期股价的相关性。哪些因子对长期受益更重要？未来上涨的概率是多少？最大投资回撤是多少？这些问题都可以通过算法和回测获得答案。
3.近年来伴随着深度学习算法的快速发展，一些重要但之前不易获取的非结构性信息可以被算法分析得到，从而提高投资效率。其中文字类和图像类信息是传统金融信息的重要补充。借助于深度学习和自然语言处理技术，新闻、舆论、图像信息可以被加工成用于构建人工智能的模型特征，轻松使用于投资决策中。欧美的一些发达投资机构早已成立专门的部门对社交媒体进行分析，从而判断一个企业的流行程度和受众群体等信息，甚至通过这些信息对关注公司的未来财报进行预测，以占得投资先机。
4.从金融交易角度，人工智能算法带来的一个巨大的优势是在决策中可以回避人性弱点，例如性格、情感、害怕失败等因素，始终保持客观的态度。对于普通投资者，市场的波动或多或少会影响人的情绪，进而影响之后的投资决策。

⑦ 机器学习可以预测股票走向，靠谱么

这种是不靠谱的，
因为机器的学习，
想要预测走向，
也是通过大数据来进行分析的。
这一个是根据以前的分析进行的，
所以说这一个是不靠谱的

⑧ 如何运用机器学习解决复杂系统的预测问题

现实生活中预测通常难做到精准，比如股市，自然灾害， 长久的天气预测。 在市场这种系统里， 有两个关键要素， 一个是个体和个体之间的互相作用（博弈），一个是系统与外部环境（地球资源）之间的相互作用（反馈）

⑨ 机器学习可以预测汇率变化吗

以下是针对数据集中，其它跟踪目标的实例（注意，我们从不在训练集上对系统进行评估，因为这样训练出来的系统泛化性是很差的），红色框代表人为标注的真实地面目标，黄色框是PVM的返回。总而言之，它的效果非常好，特别是它在低分辨率（96*96）的视频上仍然起作用（虽然这个分辨率对于人类来说足够理解场景中的物品了）。

结论

我们都知道，上世纪80年代提出的深度卷积神经网络是基于60年代的神经学知识发展起来的，现在还异常火热。

PVM不同于卷积神经网络，它是基于全新的大脑皮质结构和功能的一种新的算法。PVM能避免许多机器学习都会遇到的问题：比如过度拟合和梯度消失问题。它也不用使用一些繁杂的技巧：比如卷积和正则化，它会把任务当成在线信号预测的任务。

虽然PVM还不能作为感知任何事物的黑盒（还没人知道这个黑盒是否存在），但是与各种感知应用的方法来比，它还是很有竞争力的，这里就不得不提深度学习的方法了，相比来说这是最大的挑战。PVM的不同之处在于，它是由直觉进行驱动的，它将使机器人在长期内真正起作用。

目前有关PVM的应用性实验都可以在Github上找到，enjoy！

参考文献：

[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/