银行业零售生态系列（二）：汽车金融深度研究，抢滩汽车金融，掘金万亿市场-20210105-华泰证券-39页.pdf
2022-09-26 09:40:09
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2020年发布204页报告，包含产业概况 / 发展背景、推进节奏、疫情影响，产业全景图/ 终端、云计算全栈架构图，产业链全景图，核心环节/ CPU、OS、数据库、中间件、办公套件、安全保密，建议关注标的
2022-03-03 17:41:46
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在机器学习中，遗传规划是一个优秀的特征生成工具，本文介绍了遗传规
划在 CTA 信号挖掘中的应用。遗传规划的优势在于能在现有的数据和运算
符中进行大规模启发式搜索，同时突破人类的思维局限，挖掘出特异的、
能对现有CTA策略做出有益补充的信号。本文基于遗传规划程序包gplearn
进行改进，并在多个商品期货品种上测试，挖掘出了一些回测效果较好且
意义明确的 CTA 信号。
2022-02-24 13:38:02
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华泰证券内部关于人工智能选股的系列文档，包括各种模型的介绍和python实现。另有华泰证券关于人工智能与量化交易的ppt一份。
2021-12-21 18:32:02
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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。
2021-12-06 23:20:10
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20161031-华泰证券-华泰多因子系列之三：华泰单因子测试之成长类因子.pdf
2021-11-19 17:07:59
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「DDoS」华泰证券混合云服务体系研究与实践 - 安全测试
风险评估
安全测试
安全建设
Linux
业务风控
2021-11-11 16:00:49
2.62MB