zw-ps:TQ网站升级,把:依然是顶流#1,#2两篇合并,并重新梳理了一下。
现在,量化,AI是趋势,可是这两个课题难度都是地狱级的。
每个领域没有十年、八年 ,paper都看不懂,有模型也玩不转。
一线市场压力太大,都需要ai、量化,作为营销募资噱头。
玩不动神经网络,就临时抱佛脚,整点古典机器学习,这些相当于《零起点2机器学习与量化投资》。
(零起点量化三部曲,2、3部都是关于AI人工智能的,其中2是古典机器学习,3是神经网络DL深度学习。当时,DL深度学习TF是主流,现在pyTorch是主流)

Python入门,pandas数据分析,TQ极宽有zwPython、zwMAP架构图铺底。其他人,多努力,熬熬夜,大部分还是可以看明白的。
backtrader量化软件,sklearn古典机器学习,原来玩matlab金融工程的,辛苦辛苦,也能够勉强理解。
神经网络、深度学习,这个,真心没办法。
地狱级别的难度,对于学霸、高考状元云集的量化操盘手,其实不是问题。
关键是方向、路线图,以及时间成本。
神经网络、与量子物理类似,是高度抽象的课题。
至今没有一套有效的理论基础,完全是依靠GPU的暴力运算,强行破解应用课题。
深度学习AI架构,特别是TensorFlow,类似R语言,其设计,完全是反人类模式。
金融量化和一线操盘手,每天生活在超级高压的市场环境当中。
作为非IT领域的精英,能够知道TensorFlow已经很难得了。
如果熬下夜,也能够目前学会一点点TF代码编程。
好不容易,辛苦大半年,刚刚入门TF,发现居然被淘汰了。
这种心态,比49年加入国民党还要崩溃。
现在AI前沿,能打的是pyTorch,transformers.
好不容易学会的CNN、ResNet,居然没人用。
目前,TF在AI领域,相当于侏罗纪时代的恐龙产品,那些tf-boy(老谢耳朵们)早就out.



AI是目前全球科技竞争最前沿,几乎每三个月迭代、“进化”一个新周期。
每年各种AI峰会的paper,都高达数千,而且大部分都是硬货。
AI领域的专家们,每天刷paper,都看不过来。
玩金融量化的,连python都迷迷糊糊地,pytoch、cuda开发平台都不会搭建。
想成为AI高手,特别是AI量化高手,没有十年八年,的确挺难。
ps,关于:多因子、量化和深度学习,大家一直有个误区。
多因子回测,直接用btr就ok,其实非常简单。
zw现在的一个课题是:神经网络模型与多因子的整合,两者底层是一样的。
参见《多因子、量化和深度学习》
令zw悲哀的是,时至今日,大家依然没得选。
目前,零起点三部曲,依然是Python领域的顶流专著
也是目前行业唯一系统化的量化图书:从入门、数据分析,到机器学习,以及目前最前沿的AI神经网络与量化。
零起点量化三部曲,出版几年了,少数内容有些out。
这些没办法,是历史遗留问题。
不过其中图书大部分内容,至今依然是国内少有原创文档,横跨AI、量化两大领域,所以很多大学,包括财经学院,依然在用零起点三部曲,作为量化教材。
(ps,刚才tf-boy截图,是21年网友互动截图,可以作为旁证)
依然是顶流#2:零起点python量化三部曲
许多网友,特别程序员,刚涉及量化,因为就是pandas+循环,热血沸腾:
“我计划作自己的软件和模型 。我对编程和很熟,对量化不太熟。”
zw的观点是:“ 没必要自己折腾轮子”
“好好看看btr源码,非常全面,好用。水平很高,其中的meta元编程,没有几千万团队,很难开发出来”
参见:
《backtrader:目前最强单机量化平台》
《从k线图看backtrader的专业细节》
行业第一步btr中文专著,也出版了,zw和TOP极宽量化开源组,又添了了个第一。
不过,真心玩量化的,还是建议报班系统学习一下,图书只是e系列的部分课件。
而且btr2021,2022升级版,以及zwpy2021,zwpy2022,我们首年都只对学员开放。
量化,是白领的金字塔,时间成本始终是第一位的。
不明白这个,交易还是不要玩金融,玩量化。
更多参见: TQ极宽量化·课程简介



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