00-20230522-华泰人工智能研究6周年回顾.pdf 01-20170601-框架及经典算法简介.pdf 02-20170622-广义线性模型.pdf 03-20170804-支持向量机模型.pdf 04-20170817-朴素贝叶斯模型.pdf 05-20170831-随机森林模型.pdf 06-20170911-Boosting 模型.pdf 07-20170919-Python 实战.pdf 08-20171123-全连接神经网络.pdf ... 66-20230426-面向投资研究行业的GPT使用指南.pdf 67-20230506-AI模型如何一箭多雕_多任务学习.pdf 68-20230511-神经网络多频率因子挖掘模型.pdf 99-2022年度中国量化投资白皮书.pdf

人工智能选股之朴素贝叶斯模型主要讲解概率模型的股票交易市场中的应用，值得学习与借鉴

人工智人-家居设计-基于Stacking融合模型的生物医药板块智能选股方案研究.pdf

人工智能，rnn，股票，因子，华泰人工智能系列之九-人工智能选股之循环神经网络模型.，华泰人工智能系列之九-人工智能选股之循环神经网络模型.

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。

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。

金融人做的，比计算机人做的更有可读性，要参加比赛可以参考

华泰人工智能系列，从 01华泰人工智能系列之一 人工智能选股框架及经典算法简介 到 36华泰证券人工智能系列之三十六：相对生成对抗网络RGAN实证

广发证券专题报告：人工智能在量化投资领域的实践与展望

人工智能选股框架及经典算法简介