分类目录归档:自研课程

程序化交易架构概述-视频文字


程序化交易的背景下,架构设计是至关重要的一环,它决定了交易系统的稳定性、效率和执行速度。程序化交易涉及通过算法自动执行交易指令,以便实现更高效和更快速的市场响应。在学术领域中,程序化交易架构一般分为以下几个关键组成部分:

1. 数据采集层

数据采集层是程序化交易架构的基础,它负责从各个数据源获取实时和历史市场数据(如股票价格、订单簿、市场深度等)。这些数据为交易算法提供了必要的输入。

  • 数据源:包括证券交易所API、数据供应商(如Bloomberg、Reuters)、以及其他市场数据提供商。
  • 数据处理:需要进行清洗、标准化和存储,以便后续使用。常见的处理方法包括对缺失值的填补、异常值的...

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知识蒸馏:原理、概述与分类-视频文字


知识蒸馏:原理、概述与分类

一、引言

随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的规模和复杂性不断增加。大型深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力模型(Transformer),在多个任务上取得了显著的成功。然而,这些模型通常需要大量的计算资源和内存,这使得它们在实际应用中难以部署,尤其是在边缘设备或资源受限的环境中。为了缓解这一问题,知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)作为一种模型压缩技术应运而生,通过从复杂模型向简化模型传递知识,帮助实现高效、轻量化的模型。

知识蒸馏的核心思想是通过将大模型(教师模型)所学习到的知识迁移到小...

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主成分分析 (PCA) 原理概述-视频文字


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主成分分析 (PCA) 原理概述

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用于数据降维的技术,其主要目的是在尽量保留数据中大部分变异性的基础上,减少数据的维度。这对于高维数据(例如图像、基因表达数据等)尤其重要,因为降维能够提高数据处理效率,并有助于可视化和分析。PCA广泛应用于机器学习、统计学、图像处理、自然语言处理等领域。

1. 数据中心化

PCA的第一步是对数据进行中心化。即对于每个特征维度,减去其均值。为什么要这样做呢?因为数据的均值可能会引起偏移,导致在分...

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智能投顾平台-原理架构-视频文字


智能投顾平台(Robo-Advisor)的核心原理是通过算法模型、数据分析和自动化流程为投资者提供个性化的投资建议和管理服务。以下是智能投顾平台的基本原理和技术架构:

1. 智能投顾的原理

智能投顾平台的核心原理包括: - 数据分析:平台收集大量的市场数据、用户风险偏好、投资目标等信息,使用机器学习和统计模型分析这些数据。 - 投资策略:根据用户的风险承受能力、投资期限、预期收益等,智能投顾平台会通过资产配置和投资组合优化等方法制定个性化的投资策略。 - 自动化决策:平台自动执行投资决策,包括资产配置、再平衡等,确保投资组合与用户目标保持一致。 - 持续监控与调整:智能投顾平台会定期监控...

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感知机、单层感知机与多层感知机原理介绍-视频文字


感知机、单层感知机与多层感知机:专业解析

感知机(Perceptron)是神经网络的基础模型,由Frank Rosenblatt于1957年提出。它模拟生物神经元的工作机制,通过学习输入数据的特征来实现分类任务。感知机的发展从单层感知机(Single-Layer Perceptron)到多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP),逐步解决了从简单线性分类到复杂非线性模式识别的任务。以下是它们的专业解析。


1. 感知机(Perceptron)

感知机是一种二分类模型,其核心思想是通过学习输入特征的权重和偏置,将数据分为两类。它的结构包括输入层和输出层,输出层只有...

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LLM概述-视频文字


LLM(Large Language Model,大语言模型)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于Transformer模型,以下是LLM的原理和架构的详细说明:


1. LLM 的核心原理

LLM 的核心原理是通过大规模数据训练,学习语言的统计规律和语义表示,从而实现对自然语言的理解和生成。其关键点包括:

1.1 自监督学习

  • LLM 通常采用自监督学习(Self-supervised Learning)进行训练。
  • 训练数据是无标注的文本,模型通过预测被掩盖的词(Masked Language Modeling)或生成下一个词(Caus...

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MLOPS原理-视频文字


MLOps 原理与知识体系介绍

MLOps(Machine Learning Operations)是一种将机器学习模型从开发到部署、监控和维护的端到端流程进行标准化和自动化的实践。它借鉴了 DevOps 的理念,旨在提高机器学习项目的效率、可靠性和可重复性。

MLOps 的核心原理包括:

  • 自动化: 自动化机器学习工作流的各个环节,包括数据准备、模型训练、评估、部署和监控,以减少人为错误,提高效率。
  • 协作: 促进数据科学家、工程师和运维人员之间的协作,打破部门壁垒,实现知识共享和高效沟通。
  • 可重复性: 确保机器学习模型的训练和部署过程可重复,以便于调试、优化和版本控制。
  • 监控: ...

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支持向量机-SVM-视频文字


支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种经典的监督学习算法,主要用于分类和回归任务,尤其在高维数据中表现优异。它的核心思想是通过寻找一个最优的超平面来分隔不同类别的数据,从而实现分类。以下是对SVM的详细介绍。


核心概念

  1. 超平面
  2. 在n维空间中,超平面是一个n-1维的子空间。对于二维数据,超平面是一条直线;对于三维数据,它是一个平面。SVM的目标是找到一个超平面,能够将不同类别的数据点分开。

  3. 支持向量

  4. 支持向量是离超平面最近的样本点,它们是决定超平面位置的关键。这些点“支持”了超平面的位置,因此得名。

  5. 间隔

  6. 间隔是超平面到最近支持...

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FinGPT 技术分析-视频文字


FinGPT 技术分析:深入理解

1. 引言

FinGPT 是由 AI4Finance Foundation 开发的开源金融大语言模型(LLM),旨在为金融领域提供高效、低成本的数据处理和分析解决方案。其核心目标是通过民主化的金融数据和灵活的微调机制,推动金融科技的创新与应用。

2. FinGPT 的核心技术

2.1 数据驱动与动态适应性
FinGPT 采用以数据为中心的方法,强调金融数据的获取、清理和预处理。通过自动化数据管理管道,FinGPT 能够及时更新数据(每月或每周),确保模型的准确性和相关性。与传统金融大模型(如 BloombergGPT)相比,FinGPT 的微调成本显...

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