2[1].刘宏-基于机器学习的交易策略构建
机器学习在股票市场中的应用研究
机器学习在股票市场中的应用研究随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，机器学习逐渐成为股票市场分析和预测的重要工具。
机器学习通过对大量历史数据的学习和分析，可以发现股票市场中的复杂模式和规律，从而为投资者提供有效的决策支持。
本文将对机器学习在股票市场中的应用进行研究和讨论。
一、机器学习在股票市场中的分类方法机器学习在股票市场中的应用主要可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
1. 监督学习监督学习适用于需要根据已有数据集进行预测和分类的情况。
在股票市场中，监督学习可以通过对历史股票价格、交易量等数据进行训练，来预测未来股票的涨跌趋势。
监督学习算法如线性回归、决策树、支持向量机等可以根据历史数据的特征，对未来的股票价格做出预测，并给出相应的置信度。
2. 无监督学习无监督学习适用于没有标签数据的情况，它能够从数据中自动发现隐藏的模式和规律。
在股票市场中，无监督学习可以通过聚类分析和关联规则挖掘等方法，对股票市场中的不同行业、板块和个股进行分类和挖掘。
通过无监督学习，我们可以更好地理解股票市场的组织结构和相关性，为投资者提供更准确的行情分析和信息参考。
3. 强化学习强化学习是一种通过不断试错和反馈，来优化决策和行为的学习方法。
在股票市场中，强化学习可以通过模拟交易和回报机制，让机器学习算法自动学习和调整投资策略。
通过不断的实践和反馈，强化学习可以逐步生成适应市场变化的交易策略，并最大化投资收益。
二、机器学习在股票市场中的具体应用案例1. 趋势预测机器学习可以通过对历史股票价格和相关指标的学习，预测未来股票价格的趋势。
通过监督学习算法，可以建立起股票价格与交易量、技术指标等之间的关联模型，从而预测未来的走势。
这对于投资者制定交易策略和决策非常有帮助。
2. 交易策略优化机器学习可以通过强化学习算法，不断优化交易策略和风控规则。
通过模拟交易和回测，机器学习可以自动学习和调整交易策略，使之更适应市场的变化。
金融交易风险控制中的机器学习模型应用与监测系统构建
金融交易风险控制中的机器学习模型应用与监测系统构建随着金融市场的发展和全球化程度的提高，金融交易风险的控制变得愈发重要。
传统的风险控制手段往往依赖于人工经验和规则，无法及时准确地识别和应对复杂多变的市场风险。
而机器学习技术的迅猛发展为金融交易风险控制提供了全新的解决方案。
本文将探讨机器学习模型在金融交易风险控制中的应用，并介绍其监测系统的构建。
1. 机器学习模型在金融交易风险控制中的应用机器学习是一种通过样本数据训练模型并以此来预测、分类或识别的方法。
在金融交易风险控制中，机器学习模型可以应用于以下几个方面：1.1. 风险预测与评估金融市场的变动多端，准确的风险预测对于机构和投资者至关重要。
机器学习模型可以利用历史数据、市场指标等进行训练，并预测不同市场条件下的风险水平。
通过对不同投资组合进行模拟和预测，机器学习模型可以辅助投资者制定风险管理策略，降低风险暴露。
1.2. 交易策略优化机器学习模型能够对大量历史数据进行模式识别和数据挖掘，发现市场中隐藏的规律和趋势。
基于这些发现，机器学习模型可以辅助交易员制定更科学合理的交易策略，提高交易成功率和盈利能力。
例如，通过分析大量历史数据，机器学习模型可以发现某种技术指标与股价波动的相关性，从而帮助交易员制定买卖决策。
1.3. 欺诈检测金融交易欺诈是金融行业面临的一大风险，而机器学习模型在欺诈检测方面有着广泛的应用。
通过对大量交易数据进行监测和分析，机器学习模型可以自动识别出异常交易行为，并及时发出警报。
这种基于模型的欺诈检测方法相比于传统的规则检测方法更加准确和及时。
2. 监测系统的构建为了有效应用机器学习模型，需要构建相应的监测系统来实时、自动地监测风险并预警。
以下是监测系统构建的一般步骤：2.1. 数据收集与处理监测系统需要收集多个来源的金融市场数据，并进行数据清洗和整理，以满足机器学习模型的训练需求。
同时，还需要建立实时数据接口，以便及时获取最新的市场数据。
基于机器学习的金融市场套利策略研究
基于机器学习的金融市场套利策略研究金融市场套利是投资者通过利用不同市场的价格差异来获得利润的一种策略。
随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始应用机器学习算法来发现和实施金融市场套利策略。
本文通过综述和分析现有研究成果，旨在探讨基于机器学习的金融市场套利策略研究的最新进展和应用。
1. 引言金融市场套利是投资者在不同市场之间通过买入低价资产并卖出高价资产来获取差价收益的一种交易策略。
传统上，投资者主要依靠技术分析和基本面分析来发现价格差异并进行套利交易。
然而，随着大数据和计算能力的快速发展，机器学习算法逐渐成为一种强大而有效的工具，被广泛应用于金融领域。
2. 机器学习在金融市场套利中的应用2.1 数据预处理在金融市场套利中，数据预处理是非常重要的一步。
机器学习算法对数据的质量和准确性要求较高，因此需要对原始数据进行清洗和处理。
常见的预处理方法包括缺失值填充、异常值检测和去噪等。
2.2 特征提取特征提取是机器学习算法中的关键步骤，它决定了模型的性能和预测能力。
在金融市场套利中，常用的特征包括技术指标、基本面指标和市场情绪等。
通过对这些特征进行提取和选择，可以帮助模型准确地捕捉到市场价格差异。
2.3 套利策略模型在金融市场套利策略研究中，机器学习算法可以用于构建套利策略模型。
常见的模型包括基于监督学习的分类模型、回归模型和深度学习模型等。
这些模型可以通过学习历史数据来发现价格差异，并根据差异预测未来价格走势。
3. 基于机器学习的金融市场套利策略研究案例分析3.1 基于机器学习的股票市场套利策略研究者通过构建基于机器学习的股票市场套利策略模型，利用历史数据来预测股票价格的涨跌，并通过买入低价股票和卖出高价股票来获取差价收益。
实证研究表明，基于机器学习的股票市场套利策略相比传统方法具有更高的收益率和更低的风险。
3.2 基于机器学习的期货市场套利策略研究者通过构建基于机器学习的期货市场套利策略模型，分析历史数据中期货价格和现货价格之间的差异，并预测未来差异走势。
本科生毕业设计基于机器学习的股票价格预测系统
本科生毕业设计：基于机器学习的股票价格预测系统摘要：在股票市场中，投资者们需要得到准确的股票价格预测来作出投资决策。
然而，股票价格受到多种因素的影响，如公司基本面数据、市场情绪等。
因此，传统的预测方法往往难以准确地预测股票价格。
本项目旨在基于机器学习算法，构建一个能够准确预测股票价格的系统，提高投资决策的准确性。
具体而言，本系统将使用多种机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对历史数据进行分析，并训练出一个预测模型。
之后，通过对当前市场基本面数据的监控与分析，系统能够自动对未来股票价格进行预测。
实验结果表明，本系统在预测准确率上表现出色，可以为投资者提供有益的参考建议。
关键词：机器学习，股票价格预测，随机森林，支持向量机，基本面数据Abstract：In the stock market, investors need accurate stock price predictions to make investment decisions. However, stock prices are influenced by a variety of factors, such as company fundamentals and market sentiment. Therefore, traditional prediction methods often have difficulty accurately predicting stock prices. This project aims to build a system that can accurately predict stock prices based on machine learning algorithms, and improve the accuracy of investment decisions. Specifically, this system will use a variety of machine learning algorithms, such as random forests and support vector machines, to analyze historical data and train a prediction model. After that, by monitoring and analyzing current market fundamentals, the system can automatically predict future stock prices. Experimental results show that this system performs well in prediction accuracy and can provide useful reference advice for investors.Keywords: machine learning, stock price prediction, random forest, support vector machine, fundamental data。
基于机器学习算法的智能股票交易系统设计
基于机器学习算法的智能股票交易系统设计随着人工智能技术的不断发展和创新，机器学习算法在股票交易领域的应用越来越受到关注和重视。
基于机器学习算法的智能股票交易系统可以有效地提升股票交易的效率和收益率，实现自动化的股票交易。
本文将基于此主题，对智能股票交易系统的设计和实现进行探讨和分析。
一、机器学习算法在股票交易中的应用机器学习算法可以对历史的股票数据进行分析和预测，为投资者提供更加准确和可靠的交易决策。
常用的机器学习算法包括回归算法、分类算法和聚类算法等。
在股票交易中，机器学习算法可以通过对历史交易数据的分析，通过各种指标和模型进行预测，并判断未来股票的价格走势。
例如，利用回归算法可以进行股票价格的预测和趋势分析，以提高投资者的交易收益率。
而利用分类算法可以对不同类型的股票进行分类，从而选择合适的投资策略。
聚类算法则可以对股票进行聚类和分类，以发现市场上的热点和潜在机会。
可以预见，机器学习算法在股票交易领域的应用潜力巨大。
二、智能股票交易系统的设计与实现基于机器学习算法的智能股票交易系统，需要考虑以下几个主要方面的设计和实现。
1、数据采集和预处理智能股票交易系统需要通过各种数据源获取历史的股票交易数据，并对这些数据进行预处理，使其符合机器学习算法的要求。
数据预处理主要包括数据清洗、数据抽取、数据转换和数据归一化等。
数据清洗是将原始数据中的不完整和不准确的数据进行清理和过滤，以保证数据的质量和可靠性。
数据抽取是从原始数据中选择关键数据和指标，以便于机器学习算法的分析和模型建立。
数据转换是将原始数据转换成机器学习算法能够接受的格式，例如将数据转换成数值型或标签型数据等。
数据归一化是对数据进行统一的标准化处理，以保证不同数据具有可比性。
2、模型训练与评估模型训练是利用机器学习算法对历史交易数据进行分析和预测，并建立预测模型。
模型评估是验证和评估模型的性能和准确率，以选择最佳的模型。
模型训练和评估主要包括数据预处理、特征提取、模型选择和参数调节等。
机器学习算法在股票预测中的应用研究
机器学习算法在股票预测中的应用研究一、前言随着金融市场的不断发展，投资者们对于股票价格的预测也变得越来越重要。
股票价格的涨跌直接影响着投资者的获利情况，因此股票预测一直是投资者们关注的焦点。
而机器学习作为一种智能化的方法，在股票预测中也得到了广泛应用。
本篇文章将介绍机器学习算法在股票预测中的应用，包括基础算法、优化算法和实际应用。
通过了解这些信息，可以更好地理解股票预测的工作原理，提高投资的成功率。
二、机器学习基础算法在股票预测中的应用1. 线性回归线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测连续型变量。
在股票预测中，可以使用它来预测股票价格的变化。
线性回归建立了一个输入变量和输出变量之间的线性关系，通过训练集数据来确定参数，最终建立模型。
2. 支持向量机支持向量机（SVM）是非常有用的算法之一，用于分类和回归问题。
在股票预测中，可以使用SVM来预测股票的涨跌。
它将数据转换为高维空间，找到一个超平面来区分不同的类别，并创建一个模型以进行预测。
3. 决策树决策树是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。
在股票预测中，可以使用决策树来预测未来的股票价格。
通过对历史数据进行分类和回归分析，构建决策树模型，依靠模型进行预测。
三、机器学习优化算法在股票预测中的应用1. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，普遍应用于寻找最优解问题。
在股票预测中，遗传算法可以用来优化模型参数，从而提高预测的准确率。
2. 粒子群优化粒子群优化是一种通过模拟自然界中的物种行为，来寻找最优解的算法。
在股票预测中，可以使用粒子群优化来寻找最佳投资策略，从而获得更好的投资回报。
四、机器学习在股票预测中的实际应用机器学习在股票预测中的实际应用非常广泛。
以下是一些常见的应用场景：1. 基于机器学习的投资策略通过对历史数据进行分析，机器学习可以帮助投资者制定更好的投资策略。
例如，通过机器学习算法预测股票市场的走势，投资者可以更好地选择投资标的，从而获得更好的回报。
基于机器学习算法的金融市场交易策略优化
基于机器学习算法的金融市场交易策略优化一、引言随着金融市场的复杂性和交易量的增加，传统的交易策略已经不能满足投资者的需求。
而机器学习算法提供了一种有效的方法来优化金融市场的交易策略。
机器学习算法通过分析历史数据和市场情报，自动学习市场的规律和特征，并在实时交易中进行决策，从而提高交易效益。
本文将介绍基于机器学习算法的金融市场交易策略优化的方法和实践。
二、机器学习算法在金融市场交易中的应用1. 机器学习算法的优势机器学习算法在金融市场交易中具有很多优势。
首先，机器学习算法可以自动学习市场的规律和特征，提高交易的效率和准确性。
其次，机器学习算法可以通过分析大量的历史数据和市场情报，发现隐藏在数据中的规律，挖掘出潜在的交易机会。
此外，机器学习算法还可以自适应地调整交易策略，根据市场情况进行实时的交易决策。
2. 机器学习算法的种类目前，常用的机器学习算法包括监督学习和无监督学习两种。
监督学习是通过已知输入和输出数据进行训练，以预测未来的输出。
常用的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习是通过未知的输入数据进行训练，以发现数据中隐藏的规律和结构。
常用的无监督学习算法包括聚类分析、关联规则和主成分分析等。
3. 机器学习算法在交易策略中的应用机器学习算法在金融市场交易中有着广泛的应用。
例如，在股票交易中，机器学习算法可以通过分析历史行情数据和公司财务数据，预测股票价格的涨跌趋势，进而制定交易策略。
在外汇交易中，机器学习算法可以通过分析历史汇率数据和宏观经济指标，预测汇率的波动和趋势，制定有效的交易策略。
此外，在期货交易、债券交易和商品交易等领域，机器学习算法也可以发挥重要的作用。
三、基于机器学习算法的金融市场交易策略优化方法1. 数据预处理在使用机器学习算法进行交易策略优化之前，需要对输入数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。
数据清洗可以排除异常值和噪声，提高数据的质量。
基于机器学习的智能投资策略研究
基于机器学习的智能投资策略研究智能投资策略是一种采用机器学习技术的交易策略，旨在通过分析大量数据和模式识别来辅助投资决策。
随着人工智能和大数据技术的飞速发展，智能投资策略越来越受到投资者和金融机构的关注。
本文将围绕基于机器学习的智能投资策略进行研究，探讨其原理、方法和应用。
首先，基于机器学习的智能投资策略的核心思想是通过学习历史数据中的规律和特征，建立预测模型，并根据模型的预测结果进行投资决策。
这种策略可以利用计算机算力强大的特点，高效地处理复杂的数据分析和模型训练任务，从而提高投资决策的准确性和效率。
在构建智能投资策略时，首要任务是选择合适的机器学习算法。
常见的算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
每种算法都有其独特的优势和适用场景。
例如，支持向量机适用于分类问题，决策树适用于特征选择和模型可解释性要求较高的场景，随机森林则能够处理高维度和大规模数据。
投资者可以根据自身需求和数据特点选择合适的算法。
除了选择算法，特征工程也是构建智能投资策略的重要环节。
特征工程涉及选择、提取和构建适合机器学习模型的特征。
在金融领域，常见的特征包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指标）、基本面指标（如市盈率、资产负债比）和市场情绪指标（如交易量、波动率）。
通过对这些特征进行处理和组合，可以获得更具预测能力的特征，从而提高投资决策的准确性。
在模型训练阶段，投资者需要准备大量的历史数据进行训练。
这些数据可以包括股票、期货、外汇等市场的价格、交易量以及相关的基本面和市场情绪指标。
通过机器学习算法对这些数据进行训练和优化，可以建立出具有一定预测准确性的模型。
同时，为了防止过拟合和提高模型的稳定性，投资者可以使用交叉验证和正则化等技术。
在模型训练完成后，投资者需要选择合适的投资决策规则。
常见的决策规则包括趋势跟随、均值回归、动量交易等。
通过将模型的预测结果与规则相结合，可以制定出具体的交易策略。
投资者还可以根据实际情况进行模型的优化和参数的调整，以提高策略的实际表现。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
前三个策略叠加之后年利润为770 万元（300+200+270=770万元）
前三个策略的Drawdown叠加后只有 －25万元（叠加结果抵消Drawdown）
前两个策略叠加之后 年利润为500万元
叠加的Drawdown为 －28万元(因抵消而降低)
策略分散化 单策略资金 分配少量化 是统计套利 的核心思想
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 支持向量机（背景和原理）
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 支持向量机（同样可用信号分解技术改善性 能） LS-SVM
时间序列 （Tick by tick） 组分1 (or ANN) LS-SVM (or ANN) Result Integration
我们把这个可以使得我们赚钱的“条件”叫做行情的“Pattern”； 除了这个简单的“波动率被高估”Pattern之外，市场上存在各种各样的Pattern, 因此，算法交易策略的构建前提是找出某些Pattern，由于有些Pattern并不像这里 的例子那么表面化，于是人们发展出各种各样的寻找Pattern的办法，其中一种就 是基于人工智能的机器学习。
于是，一个历史悠久并且人才济济的这类机构一定能在大 量研究人员数十年的努力之下积累大量“并不完美的”统 计套利策略，特别是当研究人员的知识背景各不相同时， 所积累的大量交易策略之间的相关性很低，更有利于抵消 Drawdown；试想你用100个交易策略每个策略配置0.25%的 资金进行交易，观察期又远不止一两个月，怎么可能不取 得优异的投资业绩呢？ ------这，就是西蒙斯的黑盒子里的秘密！ 因此，开发交易策略时，不必苛求太过，一般来说 符合 下列条件的策略都有价值：长期看累积利润向上走、开发 时不存在过度拟合、外推有效、与其他策略相关度低。
极高频组分，大量噪音因素
有些模型会选择剔除极高频组分，以便尽量减少噪音干扰
较高频组分，极短周期因素，富含盘中人Байду номын сангаасPattern
中频组分，短周期因素，开始反应交易参与者人性因素
较低频组分，中长周期因素，开始反应市场传闻 最低频组分，长周期因素，往往更加基本面
高频策略模型会选择剔除最低频组分，原因是对于高频策略长周期基本面不重要
为什么要用到机器学习？
有些Pattern可以用肉眼观察到，基于这类Pattern的策略构建不需要机器学习，例 如： 1.有一种Pattern叫“趋势”--于是有了我们熟悉的“趋势追踪策略”； 2.有一种Pattern叫“动量”--于是有了我们熟悉的“动量策略”； 3.有一种Pattern叫“均值回复”--于是有了我们熟悉的“均值回复策略”； 但是，随着交易竞争的加剧，显性的Pattern越来越靠不住，于是一些“高人”开始关 注用肉眼很难观察出来的隐性的Pattern； 有些Pattern很复杂，无法用肉眼观察，于是用上了基于机器学习的人工智能： 其核心思想是让机器通过在历史数据中的学习，发现被人们忽视的尚能相对稳定地存 在的市场现象，并试图由此构建出能够盈利的交易策略。
西蒙斯的黑盒子可能真的没那么神秘，那里面装的不是秘密，而是哲理；不是法术，而是辛苦 勤奋工作量的积累；不是超自然的法宝，而是根植于自然科学的最朴实的东西，是真正智慧！
只要不是互相争夺可用资金，n个交易策略的叠加结果是：收益为所有策略收 益相加的结果，通俗地讲就是“收益算加法”；
由于不同交易策略之间的相关系数一定小于1，所以 n个交易策略叠加后：Drawdown会 因为相互抵消而变小，通俗地讲就是“Drawdown并不是算加法，而是显著变小”；
非基本面交易策略能赚钱吗？
从该数值实验得出的结论--1.非基本面交易策略能赚钱！ a.即便行情随机漫步达到完美的程度（μ=0的几何布朗运动，无任何规律可 言）； b.即便扣除标准佣金水平的交易成本（每次交易都吃亏）； c.即便扣除买卖盘口（买总是偏贵、卖总是偏低价）； 仍然能通过简单的交易策略赚到钱； 2.但是，赚钱是有条件的，对于这个策略就是波动率必须足够大； 3.这个赚钱的条件其实也是市场效率不够完美的一种表现形式---波动率被高估；
实验结果非常有趣---
非基本面交易策略能赚钱吗？
0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 -0.05 -0.1 -0.15
收益率
0
100
200
300 波动率
400
500
600
实验结果显示--当波动率小于一个临界值时无论如何优化策略的参数都无法获利； 当波动率超过临界值后策略很容易获利，且获利能力随波动率上升；
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 神经元网络（使用EMD技术提高网络性能）
时间序列 （Tick by tick） 组分1 神经元网络1
组分2
神经元网络2 结果整合
EMD信号分 解
组分n
神经元网络n
Parameter(s) Optimization with GA
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 小波分解与EMD分解优劣对比
幸运的是这个“傻问题”的答案是“能赚钱”
即便市场效率很高，高到高频价格波动达到标准的随机漫步的程度；
何以见得？ 请看如下一个有趣的数值实验---
非基本面交易策略能赚钱吗？
数值实验 按照标准的几何布朗运动 dS=Sμdt+SσdWt 发生随机行情；
其中：S 为商品价格， μ 为趋势项（可勉强理解为“基本面因素”）， σ 为波动率， dWt 为一个符合标准正态分布的随机过程，且均值为零、方差为1；
因此，统计套利的真正秘密在于---同时使用大量的交易 策略分散化投资，每个策略配置的资金比例尽可能地小； 而对于单一策略的表现不必苛求； 一方面，试图消除交易策略的Drawdown是做不到的事情， 统计套利策略的特征就是统计地来看策略是盈利的，因此 策略存在亏损日，有比较大的Drawdown，甚至连续两个月 不赚钱，都是正常的，如果不能接受统计套利策略的上述 现象而去寻找“更完美的策略”，那就等于在寻找客观上 并不存在的东西； 另一方面，接受了统计套利的“不完美”，开发新交易策 略的难度就陡然降低，于是可以很方便地拥有大量交易策 略，可以很方便地在老策略失效时寻找到新策略来代替 之；
１.小波分解是传统算法，EMD是一种较新的算法； ２.文献报道普遍认为EMD用于金融问题效果好于小波算法； ３.我们的实践也表明，EMD效果较优； ４.但是，EMD算法存在一个严重问题，那就是每次分解出的组分个数是自适应 的，也就是说每次分解出的组分个数不固定，这一点与小波分解不同，在相同 设置下小波分解出的组分个数总是相同的；EMD的这个特点在一定程度上制约了 其应用：由于不知道下一次它会将信号分解出几个组分，就无法严格确定需要 的神经元网络个数，一个退而求其次的选择是剔除一些组分保留固定的组分个 数，而这又会使得模型训练时的频段与使用时的频段无法严格对应，从而产生 误差，一个变通的选择是--如果定期集中训练模型，可以选用EMD算法； 如果动态滚动训练模型，只好使用小波分解； EMD和小波分解两种算法都有很多种细分的算法，选择不当会影响很大，这方面 主要靠经验。
基于机器学习的交易策略构建
刘宏 上 海 博 弘 投 资 有 限 公 司
非基本面交易策略能赚钱吗？
为什么提出这么个“傻问题”？
起因于“效率市场假说”（EMH），按照EMH，市场能迅速反应基本面信息的变 化，若果真如此，在一个高效市场环境下，价格迅速反映了一切，非基本面的交 易策略不可能获利，价格的高频变动体现出“随机漫步”的特性，价格的高频波 动像是“白噪音”，在有交易成本和买卖盘口价差的情况下任何交易策略的统计 表现都将是亏损的；
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 支持向量机（概要）
神经网络固有的一些缺陷 1.网络结构难以确定 2.容易陷入局部最优 3.采用了经验风险最小化原则（ERM），即用经验风险取代期望风险：根据概率论 中的大数定理，只有当样本数目趋向无穷时，经验风险才趋向于期望风险； 支持向量机 支持向量机，Support Vector Machines,SVM 可以避免以上缺陷： 1.将问题转化为二次规划问题，理论上可以得到全局最优解； 2.建立在统计学的VC（Vapnik-Chervonenks Dimension）维理论和结构化风险最小 化原则(Structural Risk Minimization, SRM)的基础上，有效避免了维数灾难； 3.可以较好地解决小样本问题；
基于机器学习的交易策略构建常见误区
模型训练过度 初学者往往误以为模型训练的越充分越好，其实往往适得其反， 过度训练模型不仅使得运算速度很慢，而且会使模型陷入局部最 优，破坏模型的泛化能力； 盗用未来数据 这是一个常见错误，许多学者公开发表的论文中都经常出现，特 别是用到小波分解技术时不知不觉中就会盗用了未来数据； 过度追求预测准确度 有经验的交易者都懂得，完全基于预测来做交易是件危险的事 情，事实上成功的交易策略内涵很多，后面一页对其中的一些思 想闪光点“点到为止”。
随机行情发生规则和交易实验规则 始终取μ=0，相当于基本面保持无变化，分别取σ为从小到大的 不同的值，对应于每个σ取值发生100条行情路径(去除路径依 赖)， 对所有行情路径施加一个简单的交易策略，并且--1.按照标准佣金水平扣除交易成本； 2.按照通常的买卖盘口价差计入盘口成本（买的时候总是贵一点、卖的时候总是便宜一点）； 3.对每一个特定的σ取值按照100条行情路径的平均结果计算交易结果；
介绍几种基于机器学习的交易策略构建方法 神经元网络（概要）
神经元网络建模： 1.数据通常被划分为两段或三段，样本内一段用于训练模型（机器学习），样本外 一段用于检验模型效果； 2.输入变量的转换和选择非常重要，如果只是简单地输入历史行情则效果极差； 3.模型的过度训练可能会导致过度拟合，从而使得网络的泛化能力变得很差； 4.模型的训练是个动态过程，以便使模型不断重新适应变化了的市场； 5.可以选择定期训练模型； 6.网络结构（网络层数、每层节点个数）和网络种类的选择对使用效果影响很大； 7.输出的结果可以是对市场方向的预测（两类分类问题），也可以是对价格数值的 预测（神经元网络的特长）。