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课程神经网络 · 机器学习理论

前馈神经网络作为函数逼近器

开篇场景 (Hook):Ridge 之外,还有什么 上海一家私募的初级量化研究员陈晨把过去 36 个月沪深300(CSI 300)成分股的 30 列因子拼成一张面板:价值、动量、低波、质量、规模、换手、分析师修正等等,每月做一次截面回归,标签是下月超额收益。她用岭回归(ridge regression)跑了一遍 5 折交叉验证,OOS 上的 公式 只有 0....

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课程神经网络 · 机器学习理论

反向传播与自动微分

反向传播与自动微分 Hook:四分钟一步的梯度 你刚加入一家以沪深300 alpha 为主力的私募(private fund),上手第一件事是把上一课那张 5 层、宽度 128 的多层感知机(multi layer perceptron, MLP)跑通——目标是用一个标准的 Barra 因子模型(factor model)的截面特征去拟合 公式,本质上是在学...

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课程神经网络 · 机器学习理论

深度网络的训练:优化与正则化

Hook:周三晚上的训练日志 上海一家中等规模私募的初级量化研究员小陈,把上一课刚学会的反向传播搬到了沪深300 选股因子模型(factor model)的 alpha 预测上。模型是一个深度 5、宽度 256 的多层感知机(multi layer perceptron, MLP),约 33 万参数,输入是 60 个标准化后的截面风格因子,标签是次日截面超额...

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课程神经网络 · 机器学习理论

结构化数据的架构:CNN、RNN 与 Transformer

结构化数据的架构:CNN、RNN 与 Transformer Hook:三次翻倍的 OOS R² 某上海私募的小张盯着屏幕,样本外曲线又一次贴着零线晃。他在沪深300 成份股上做日内分钟收益预测,输入是过去 60 根 1 分钟 OHLCV(open / high / low / close / volume)五通道、共 300 维向量,模型是上一课刚训完的深...

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