文件名称:
Machine-Learning-for-Asset-Managers:MarcosLópezde Prado教授编写的代码片段的实现，练习以及对资产管理者的机器学习（量化金融要素）中的实时数据的应用-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：资产经理机器学习
MarcosLópezde Prado教授编写的的代码片段和练习的实现。
该项目供我自己学习。 如果您想使用本书中的概念-您应该前往Hudson＆Thames。 他们已经在实现了这些概念以及更多其他。 编辑：似乎他们的一些工作-例如jupyter笔记本-已经超出了收费范围。
有关实际应用，请参阅： 。
第2章降噪和引爆
Marcenko-Pasture理论概率密度函数和经验密度函数：
图2.1：Marcenko-Pasture理论概率密度函数和经验密度函数：
使用恒定残差特征值方法对信号进行随机化。 这是通过固定随机特征值来完成的。 参见代码片段2.5
图2.2：应用残差特征值方法前后的特征值比较：
引爆协方差矩阵可用于计算最小方差组合。 有效边界是最小方差边界的上部，从最小方差组合开始。 去噪协方差矩阵的变化不稳定度较小。
注意：Excersize 2.7
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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