华泰证券人工智能选股系列.rar

华泰证券人工智能选股系列研报，从2017年6月一直到2019年6月，合计22篇。 1人工智能选股框架及经典算法简介，2人工智能选股之广义线性模型，3人工智能选股之支持向量机模型，4人工智能选股之朴素贝叶斯模型，5人工智能选股之随机森林模型，6人工智能选股之Boosting模型，7人工智能选股之Python实战，8人工智能选股之全连接神经网络，9人工智能选股之循环神经网络模型，10宏观周期指标应用于随机森林选股，11人工智能选股之stacking集成学习，12人工智能选股之特征选择，13人工智能选股之损失函数的改进，14对抗过拟合：从时序交叉验证谈起，15人工智能选股之卷积神经网络，16再论时序交叉验证对抗过拟合，17人工智能选股之数据标注方法实证，18机器学习选股模型的调仓频率实证，19偶然中的必然：重采样技术检验过拟合，20必然中的偶然：机器学习中的随机数，21基于遗传规划的选股因子挖掘，22基于CSCV框架的回测过拟合概率。