安徽工业大学本科读的是信息管理与信息系统,现在是湖南大学研究生二年级,研究方向是金融工程与资产定价,熟悉Python的Matplitlib、Pandas、Numpy,也熟悉Sklearn、Tensorflow、Pytorch等机器学习和深度学习框架,期间也做国一些量化策略的开发,对数据分析,文本分析、图像识别以及数据可视化比较精通
量化策略,在A股50只股票上进行测试,使用“深度强化学习”算法,A2C、DDPG、SAC、PPO等,可以把它当成“智能AI”或者“智能股票交易者”或者“自动交易者”。有一个训练有素的 DRL 代理“ DRL Trader ”,用它交易投资组合中的多只股票。
量化策略,在A股50只股票上进行测试,使用“深度强化学习”算法,A2C、DDPG、SAC、PPO等,可以把它当成“智能AI”或者“智能股票交易者”或者“自动交易者”。有一个训练有素的 DRL 代理“ DRL Trader ”,用它交易投资组合中的多只股票。
这个项目是使用银行贷款数据对客户违约情况进行预测分析,使用机器学习中的决策树,随机森林以及神经网络等基础知识,对客户进行贷款前中后的行为进行进行监控预测分析,帮助银行进行客户身份精准判别。
对新闻的标题信息使用自然语言处理建立投资者情绪得分后,首先使用GARCH模型研究其对收益和波动的影响,再使用变分模态分解方法处理非平稳时间序列,最后使用长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测。研究结果表明该组合方法能够有效提高预测精度,优于计量模型和学习模型,也验证了投资者情绪对