AIES '18: Proceedings of the 2018 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society

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本文将介绍经典的网络之循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks），这一网络也是时序数据的首选网络。当涉及某些顺序机器学习任务时，RNN可以达到很高的精度，没有其他算法可以与之一较高下。这是由于传统的神经网络只是具有一种短期记忆，而RNN具有有限的短期记忆的优势。然而，第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意，这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题，阻碍了RNN几十年的发展。最后，于90年代后期出现了重大突破，导致更加准确的新一代RNN的问世。

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本文介绍微软 AI 量化投资平台 Qlib 基础和进阶功能，对比传统量化策略 开发流程和 Qlib 提供的解决方案，提炼 Qlib 特色及优势，并探讨笔者使用 体会。Qlib 于 2020 年 9 月公开初版源码，2020 年 12 月获微软官网报道 并引发热议。我们认为 Qlib 的主要优势在于:1)覆盖量化投资全过程， 用户无需切换工具包或编程语言，降低 AI 算法使用门槛;2)从工程实现 角度，对因子数据储存、因子计算等环节提出创新解决方案，提升运算性 能和开发效率，或能解决量化投资研究中的部分痛点。

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