主要内容

机器学习的应用

将机器学习技术应用于金融应用

处理、分析和设计大型金融时间序列数据集的特征,并通过训练和验证机器学习算法创建具有预测性的金融时间序列模型。有关机器学习的一般信息,请参阅MATLAB中的机器学习监督学习工作流和算法

主题

统计套利的机器学习:介绍

本主题介绍了一系列的例子,提供了一个通用的工作流来说明如何在MATLAB中实现功能®适用于统计套利。

统计套利的机器学习I:数据管理和可视化

在MATLAB®中应用管理、处理和可视化大量金融数据的技术。

统计套利的机器学习II:特征工程和模型开发

创建一个连续时间的限价订单动态马尔可夫模型,并根据观察到的数据模式开发算法交易策略。

统计套利的机器学习III:训练、调优和预测

使用贝叶斯优化来调整算法交易模型中的超参数,在收盘回报的监督下。