zw-ps：2018年的老blog，现在看来还没有完全过时，初学者可以多看看，当时零起点三部曲还刚刚完成第一部。
zw-ps：
总算，《零起点2机器学习与量化建议》全部完稿，正常年底应该可以出版。
至此，《零起点2Python量化》三部曲全部完成，
作为国内Python量化的开荒原创作品，虽然部分内容有些零乱，但在广大读者的支持下
整体效果还是不错的，是国内目前Python量化最好的中文图书
并获得不少大学、金融公司，培训机构认可，成为杭州科大、光华MBA的量化教材
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到年底还有半年，可以尽心研究一下神经网络、深度学习在量化实盘的具体应用。
下午在github，对几个深度学习的框架做了一个简单扫描：
tensorflow 102k
pytorch， 16.3k
torch，7.9k
mxnet 14.1k
gluon 2.5k
keras 30.4k
@@star
TF还是一枝独秀，102K的star，比其他全部框架加起来还多
pytorch，16k加上torch，8k，差不多也25k的star了，前几天0.4版才支持win平台，1.0后，可能会好一点
mxnet 14k，加上gluon 2.5k，差不多18k
keras 30k。不愧为老牌AI，基本上从传统机器学习，存活到神经网络时代，也就keras
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就个人角度而言，比较喜欢mxnet，特别是其新一代的，gluon简化接口。
mxnet因为win版本迟迟不出，到前几天0.4版本才支持win
pyTorch，本质上相当于GPU版本的numpy，再套上一个神经网络的app，非常舒服，除了backward的函数定义调用模式
keras除了速度慢一点，基本上可以通吃所有架构。
@@LFD二进制版本
机器学习模块库，大部分都需要用户二次编译，因此LFD提供了二进制版本，
TF、keras、pytorch，都有cuda9的最新二进制版本模块库支持
奇怪都是，LFD网站没有提供mxnet的二进制版本，
上半年，TOPO极宽量化开源组编写《MXNet与量化交易》（已经完稿，下半年出版），在github找到一个非官方的二进制版发布网址：
https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases
这个是mxnet团队成员每天都会更新的 二进制编译模块库 可以直接安装到zwpy 和其他py环境
今天又检查了一下，发现还可以下载，而且基本上cpu版本的每2-3天更新一次，GPU版本的一周更新一次
@@gan对抗学习
gan对抗学习是目前深度学习，神经网络最热门的领域。
理论上，gan对抗学习，在量化分析方面也大有用武之地
可是，一直没有发现合适的案例和资料
在gan对抗学习，pyTorch一直是大哥大般的存在，
TF虽然因为开源早，star多，小白用户多，可到专业领域，每年的AI论文发布，原创新项目，还是torch居多
keras因为简单，通吃所有框架，在gan方面也有不少项目
而mxnet，tf两个框架，在gan对抗学习，相关的项目就非常零乱，而且在级别，创新方面都有些low
github上面，有个开发人员，把20个经典的gan对抗学习案例，做成了一个集成项目
而且分为keras和pytorch两种不同的版本
https://github.com/eriklindernoren
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以“快到没朋友”著称的流行目标检测模型YOLO v3也发布了
而且有keras版本版
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
这个和笔者早年的字库项目：百字工程# 汉字笔画拆分 课题 有些关联
《字王·百字工程·第一阶段纪念》http://www.topquant.vip/?p=371
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下一步，在对以上架构进行几个案例的分析后，大概率考虑会侧重pyTorch和keras
至于 mxnet，虽然也是华人团队的作品，但影响力太弱，还需要增强
keras虽然速度慢，不过keras2已经优化不少，也是TF的核心模块
再考虑到金融量化，属于非专业的AI领域，而且金融领域，资金方面还是相对充裕的，速度不行可以堆硬件
keras的另外一个好处，就是可以通吃所有架构
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