Light
Dark
Reinforcement Learning Q：解决的目标问题？基础要素有哪些？核心是什么？ A：相比于有监督和无监督学习，强化学习目标是求的代理人在不同环境下的最优决策。通过机器学习得到不同环境下代理人应该做出的最优决策，因此学习目标是一个决策，或者action，一种行动策略，而不是单一的数字。 基础要素主要有state, value, environment, reward, policy, return等。核心是MDP马尔可夫决策过程和Bellman equation。即agent在不同的state下，做出不同的action和environment进行互动，得到不同的return并且进入下一个state。 Bellman equation用来描述state value，... Read More
因子评价指标： IC： 相关系数 一般大于0.03比较合适 分组IC： 将股票按因子分n组，按组的因子和组合收益率来算IC或RankIC 加权IC： 按照因子大小排序，然后给予指数衰减的权重，然后加权计算收益率。 用 IC 评价因子效果靠谱吗？ - 知乎 (zhihu.com) IR（信息比率）: IC均值/IC方差，描述因子的IC稳定性 一般大于0.5比较合适 RankIC： 排序后的相关系数，corr(‘spearman’) Calmar ratio： 收益/最大回撤，越大越好 Sharp ratio： 超额收益/波动率 分组多空收益率： 查看分组收益情况 正确率： 因子历史的ic方向与均值ic方向相同的占比 为什么用Lightgbm，优点在哪： 决... Read More
Long Tensor 专门用来储存整型，可以用在语料的embedding上面 View & Reshape & Contiguous View和Reshape本质上都是改变tensor的维度，对tensor进行维度变换，但是在其工作机制上略有不同。 View本质上是对原始tensor做不同的指针索引。 不会复制原始的tensor数据创建新的内存，类似pandas的切片 通过更改的访问内存的指针的stride实现切片。即创建新的指针。 当目标tensor的逻辑顺序 不等于 物理内存顺序时，view无法进行索引功能。【此时 tensor.is_contiguous == False】 ```python ... Read More
Chapter 1. Volatility & Options Options make people able to trading markets volatility Options Buyer = Long Volatility Options Seller = Short Volatility Straddle 用名义本金的百分比进行报价 更加直观 更容易判断：当underlying 波动超过 成本% 时，既能获得收益 想要实现盈亏平衡，现货价格需要变动多少百分比 实际波动率 \[\sigma^{2}_{实际} = {\alpha}/k \sum(r_i\] Read More
This is my study notes of HuaTai Financial Engineering Artificial Intelligence Research Reports. 12： Feature Selection Train-valid split in feature selection: at each timestamp, randomly selecting 90% stocks as training set, the rest 10% as validation set. Out-sample test: The predicting label is considered as an factor, and then perfor... Read More
Liaoran Blog