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互联网金融我们需要三方面的知识：机器学习、金融知识、编程知识。

算法交易综述：利用自动化平台，执行预先设置的一系列规则完成交易行为。

量化交易：交易的原因由数学模型指导交易行为。

算法交易流程：

提出假设；

建立模型；

回测验证；

执行交易。

交易策略的来源：1、市场微观结构研究；

2、基金结构套利；

3、机器学习、人工智能。

机器学习四大流派：

连接主义：神经网络

符号主义：随机森林，可解释性较好

平面主义：

贝叶斯学派

机器学习在交易中的应用：

微观预测：数据噪声很大，要求很高

基于价格分类模型：

基于文本的分类模型：新闻或高质量的社交网络，专业股票网站评论进行选股的行为；

强化学习：

很多情况下，回测结果不错，实盘交易不尽如人意，造成偏差的原因主要有：

1、乐观主义偏差；

2、bug、test/train

3、幸存者偏差

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