gkp-rl 使用GKP代码进行量子错误校正的强化学习。

VaDE

on累积分布变换 Radon累积分布变换（Radon-CDT），如下所述： 是非负d维信号的非线性和可逆变换，可确保某些线性分离定理。 该转换建立在累积分布转换（CDT）的基础上，该累积转换描述于： 并将CDT扩展到d维概率分布。 与CDT相似，Radon-CDT也源于最佳质量传输的丰富数学基​​础，并将其与积分几何和Radon变换相结合。 与当前数据广泛的非线性模型（包括深层神经网络及其变体）不同，Radon-CDT提供了定义明确的可逆非线性变换，可与线性建模技术（包括主成分分析，线性判别分析和支持向量机）一起使用（ SVM），并且不需要大量的培训数据。 可以在找到与该帖子相对应的iPython Notebook文件。 该演示已通过以下测试： numpy的'1.13.1' sklearn'0.18.1' skimage'0.13.0' scipy'0.19

machine_learning 此仓库包含四个机器学习项目。 项目1 在这个项目中，我们根据大脑图像数据预测一个人的年龄。 在对数据执行了一些预处理（例如特征选择，缩放和消除多重共线性）之后，我们使用了一种堆栈技术来组合不同基础模型的输出，包括每个模型的各种实例以及不同的参数。 项目二 在此任务中，我们基于图像特征进行了疾病分类。 这项任务面临的挑战是如何应对训练数据中的高级失衡。 我们尝试了欠采样和过采样技术，但最终发现欠采样的结果更好。 对于过采样，我们尝试了合成少数过采样技术，对于欠采样，我们尝试了一些方法，包括随机欠采样，浓缩最近邻规则欠采样，近遗漏欠采样，tomek链接和单面选择，但是我们发现在以下方面效果最好的方法数据集是邻居清洁规则。 我们使用支持向量机作为最终模型。 专案3 在此任务中，我们将ECG信号分类为健康和不健康的心跳。 我们的模型是Catboost分类器。

通用组合 该软件包的目的是将不同的在线投资组合选择算法放在一起，并为它们的分析提供统一的工具。 如果您不知道什么是在线投资组合，请查看， 或最近的一项。 简而言之，在线投资组合的目的是选择每个时期的投资组合权重，以最大化其最终财富。 这样的投资组合的例子可以是或。 当前，在线投资组合中有活跃的研究，尽管其结果大部分是理论上的，但实际使用的算法却开始出现。 基于现有文献和我的理解，目前已实现了文献中的几种算法。 非常欢迎您提供文稿或进行更正。 资源 有一个解释了该库的基本用法。 Paul Perry对此进行了跟进，并对较新的ETF数据集上进行了。 另请参阅最新。 关于讨论也很有趣。 一些算法的原始作者最近在github MATLAB中的在线投资组合选择工具箱中发布了自己的实现。 如果您更喜欢R，或者只是在寻找关于Universal Portfolios的良好资源，请查看Marc D

pyfolio pyfolio是一个由开发的Python库，用于对金融投资组合进行绩效和风险分析。 它与开源回溯测试库很好地配合。 Quantopian还提供其中包括Zipline，Alphalens，Pyfolio，FactSet数据等。 pyfolio的核心是所谓的撕纸，它由各种单独的图组成，这些图提供了交易算法性能的全面图像。 这是一个简单的撕裂表分析策略的示例： 另请参阅。 安装 要安装pyfolio，请运行： pip install pyfolio 发展 对于开发，您可能希望使用来避免pyfolio与您拥有的其他Python项目之间的依赖关系冲突。 要设置虚拟环境，请运行： mkvirtualenv pyfolio 接下来，克隆此git存储库并运行python setup.py develop ，直接python setup.py develop和编辑库文件。 OSX

FBDQA-2021S 金融大数据和定量分析，2021年Spring。 金融大数据与量化分析 金融大数据和定量分析，又称FBDQA。 教学计划 教师与助教 授课教师：王浩，，刘银飞，郭敏，王浩宇 助教：邓丽瑞，陈亮 课程内容 基础部分：数字化能力基础，Python编程语言，SQL数据管理语言... 单元内容：金融大数据访问，金融数学模型工具等 单元内容：聚宽平台SDK操作，量化交易体系，量化交易指标，量化交易评价，预算等 目录结构 计算/计算基础与python学习 课程项目/课程实践任务 时间表/课程每周时间表 学习备忘录/学习小结目录 learningFBD /金融大数据 learningQuant /量化交易 后勤/课程管理相关 注意： 本课程在某种意义上针对通识教育，适合具有一种或多种语言编程技能的学生。 如果您在本GitHub中将您的反馈作为问题或请求请求发布，我将不胜感激。

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