报告对各种Boosting 集成学习模型进行系统测试
Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合，能够很好地兼顾模型的
偏差和方差，该类模型在最近几年获得了长足的发展，主要包括AdaBoost、
GBDT、XGBoost。本篇报告我们将对这三种Boosting 集成学习模型进行
系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投
资者产生有实用意义的参考价值。
2019-12-21 22:02:22
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通过不断调用新浪财经的API获取A股的实时数据，包括实时数据，最高最低价，昨日收盘价，买5，卖5的成交价,成交量等信息，并可以实时进行分时图的绘画。
2019-12-21 22:01:07
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本例通过python 外挂实现了A股交易下单，测试支持目前最新版的同花顺下单，目前写的比较粗糙，供给各位共同学习。在使用前请设置客户端，网上股票交易系统——系统设置——快速交易，设置所有操作均不需要确认，对话框不要弹出。
2019-12-21 22:01:07
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20180106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告（一）：Barra模型初探，A股市场风格解析.pdf
2019-12-21 21:14:56
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matlab开发股市场中的动量效应及相应的投资策略，有完整的代码以及数据文件，整个项目完整，十分适合金融的朋友参考使用
2019-12-21 20:10:29
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人工智能选股框架及经典算法简介
华泰人工智能系列之一
人工智能和机器学习并不神秘
人工智能和机器学习方法并不神秘，其本质是以数理模型为核心工具，结
合控制论、认知心理学等其它学科的研究成果，最终由计算机系统模拟人
类的感知、推理、学习、决策等功能。理解常用的机器学习算法，有助于
澄清对人工智能的种种误解和偏见，帮助我们更清晰地认识人工智能的长
处和局限，从而更合理、有效地将人工智能运用于投资领域。
2019-12-21 19:44:21
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中国A股上市公司专利数据库（1990-2010）
Patent Regime Shift and Firm Innovation: Evidence from the Second Amendment
2019-12-21 19:25:32
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