机器学习与深度学习
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传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而,金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统,传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。
机器学习和深度学习技术的崛起,为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式,极大地扩展了量化策略的广度和深度。
【视频1】
【视频2】(临时使用链接格式)
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