机器学习在投资中的应用(ChatGPT)-20230208-国元证券-18页
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1、请务必阅读正文之后的免责条款部分1/18专题研究报告证券研究报告2023 年 2 月 8 日机器学习在投资中的应用(ChatGPT)报告要点:用 ChatGPT 撰写机器学习白皮书本文展示使用 ChatGPT 撰写专业领域报告的效果,阐述机器学习在金融投资领域的应用。我们发现,ChatGPT 理解语义的能力十分出色,能较为精准地捕捉提问中的关键信息,并在数据库中快速搜索相关答案,以自然语言输出回答。对于 ChatGPT 给出的多数回答,无需人工干预,能较好地辅助分析师完成工作,即使是部分垂直领域,也能提供助力。此外 ChatGPT 也能提供一些代码的范式案例,指出代码中的部分问题并修正 Deb
2、ug,提高代码书写效率。在客观问题方面,ChatGPT 已表现出较强的应对能力;而在涉及到主观评价的问题,ChatGPT 的能力仍有待提高。尽管当前的数据量还不够完善,训练集暂时无法做到面面俱到,但其相对常规搜索引擎的优势明显。ChatGPT 可以快速地收集信息并组织成合理的语言用于解答,人机交互方面的智能化程度有了很大的提升。因此,ChatGPT 的技术在一些需要在互联网或数据库中收集整理信息,并快速组织成语言且追求交互体验的场景中比较适用,比如搜索引擎、电商客服、智能音箱、教育等。我们通过与 ChatGPT 对话,将其关于量化交易与机器学习的解答组织成了白皮书供读者参考。本文正文均来自于
3、ChatGPT 的回复,我们对正文文本不做修改。风险提示本报告正文由 ChatGPT 生成,数据仅供参考,不构成投资建议。Table_Index主要数据:上证综指:3248.09深圳成指:11926.88沪深 300:4094.23中小盘指:4208.93创业板指:2537.97Table_PicStock主要市场走势图资料来源:WindTable_Report相关研究报告Table_Author报告作者分析师朱定豪执业证书编号 S0020521120002邮箱电话021-51097188联系人张啸宇邮箱-26%-20%-14%-8%-3%3%22-2-822-4-822-6-822-8-82
4、2-10-822-12-8上证50上证180沪深300深证100R中小综指获取更多最新资料请加微信:chensasa666请务必阅读正文之后的免责条款部分2/18内容目录 1.ChatGPT 的应用与反思.4 2.量化交易.4 3.机器学习.5 3.1 机器学习的类型.5 3.2 机器学习在金融领域的应用.6 3.3 基本机器学习工具.6 3.3.1 无监督学习.6 3.3.2 监督学习.8 4.机器学习在量化交易中的应用.13 4.1 如何利用机器学习来改进交易策略?.13 4.2 机器学习在量化交易中的应用实例.13 4.3 在交易中使用机器学习的挑战和局限性.13 5.机器学习中的数据预
5、处理和特征工程.14 5.1 数据预处理.14 5.2 特征工程.14 5.3 常见的特征归一化技术.14 5.3.1 Min-Max.14 5.3.2 Z-score.15 6.使用机器学习构建投资组合.16 6.1 交易的模型选择.16 6.2 量化策略的模型回测.16 6.2.1 回溯测试过程.16 6.2.2 评价指标.16 7.机器学习与量化交易的未来方向.17 8.风险提示.17 图表目录图 1:线性回归的实现代码.8 图 2:树模型的实现代码.9 获取更多最新资料请加微信:chensasa666oPoNnQpOpQwPsNmOnRrOqR9PcM8OoMrRmOsRfQoOpNf
6、QrQpN8OpOnRuOsRuMuOmQqN请务必阅读正文之后的免责条款部分3/18图 3:随机森林的实现代码.10 图 4:梯度提升树的实现代码.11 图 5:图形神经网络的实现代码.12 图 6:Min-Max 归一化实现代码.15 图 7:Z-score 归一化实现代码.15 获取更多最新资料请加微信:chensasa666请务必阅读正文之后的免责条款部分4/181.ChatGPT 的应用与反思本文展示使用 ChatGPT 撰写专业领域报告的效果,阐述机器学习在金融投资领域的应用。我们发现,ChatGPT 理解语义的能力十分出色,能较为精准地捕捉提问中的关键信息,并在数据库中快速搜索相
7、关答案,以自然语言输出回答。对于 ChatGPT给出的多数回答,无需人工干预,能较好地辅助分析师完成工作,即使是部分垂直领域,也能提供助力。此外 ChatGPT 也能提供一些代码的范式案例,指出代码中的部分问题并修正 Debug,提高代码书写效率。在客观问题方面,ChatGPT 已表现出较强的应对能力;而在涉及到主观评价的问题,ChatGPT 的能力仍有待提高。尽管当前的数据量还不够完善,训练集暂时无法做到面面俱到,但其相对常规搜索引擎的优势明显。ChatGPT 可以快速地收集信息并组织成合理的语言用于解答,人机交互方面的智能化程度有了很大的提升。因此,ChatGPT 的技术在一些需要在互联网
8、或数据库中收集整理信息,并快速组织成语言且追求交互体验的场景中比较适用,比如搜索引擎、电商客服、智能音箱、教育等。我们通过与 ChatGPT 对话,将其关于量化交易与机器学习的解答组织成了白皮书供读者参考。以下正文均来自于 ChatGPT 的回复,我们对正文文本不做修改。2.量化交易量化交易(Quantitative Trading)是指使用数学模型、算法和大量数据进行交易的一种方法。其特点是通过对市场数据的深入分析,以科学的方法预测市场走势,并自动执行交易指令。量化交易通常在证券、外汇、期货等市场中使用,并在投资界被广泛应用。量化交易起源于 20 世纪 60 年代,当时科学家和数学家开始使用
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