华尔通星级：五星 1、实时热点资讯 2、人工智能选股系统 3、股票基础知识学习视频教程（初、中、高） 4、支持线上开户，多数券商合作登录。 5、有比较多的技术指标。 6、支持模拟炒股功能 优势： 1、华尔智能选股 华尔智能选股是华尔通推出的根据对个股的量化计算、智能算法以及数据分析智能为用户选出相对优势股。分六个方面选择，包括趋势、突破、尾盘、十字星、黄金位、红三兵六种技术形态，全方位满足用户选股习惯。除此以外，华尔还能帮用户分析个股未来走势。 2、牛人圈子 华尔通设有专门的牛人圈子，资深高手汇聚，牛人会定时直播、分享经典战法、精研技术指标，更有牛人私人笔记，主要记录牛人精华内容，解读上市公司公告、季报、年报，提供最具参考的价值观点。 同花顺星级：五星 同花顺起步早，是国内第一批的企业，总体来说，优势还是有的。 优势： 1、资料齐备，你想看的信息基本上都有；
2、支持线上开户，大部分券商可以直接登录； 3、行情稳定； 4、有比较多的技术指标。 不足之处：还是偏向于传统，缺乏创新。 1.同花顺，大智慧：老牌交易软件, 功能齐全, 资讯及时, 模拟炒股为辅助, 更适合实盘操 作。 2.同花顺的最习惯最顺手，简洁、可视面积大。不过大券商基本都自己开发自家产品了。 电脑：收盘的温馨提示概况得也很实用。资讯栏信息排列得时间错乱 同花顺首页的强弱评级、赚钱效应、个股涨停分布算是挺实用的亮点。K线的指标平台各种指标都有，我觉得实用的一个是“扑捉顶底”，逃顶功能挺准的。感觉软件架构有点问题，容易假死。 雪球星级：四星 雪球最早是做美股论坛的平台，由于上线时间早，累积了大量的专业投资者。现在的雪球更像是个人投资组合的管理工具，同时也比较强调社交属性。 有趣的晒实盘的功能，增加了用户的互动。同时，雪球也推出了“买什么”产品，实质是用户自己建立的投资组合，一些投资组合是免费的，而一些是需要收费的。总的来说，在雪球上可以获得丰富的信息，而且投资者也可以非常便捷的交流。 自媒体社交，好声音打广告，股票微博类
人工智能选股之stacking集成学习
本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)
图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人工智能模拟卷（B） 一、选择题 1、1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A ）。 A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 3、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中的是（D ）。 A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 4、产生式系统的推理不包括（D ）。 A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 5、消解原理是一种用于（D ）。 A）表达式变换的推理规则B）变量运算的推理规则 C）一定的子句公式的推理规则D）规则演绎的推理规则 6、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 7、语义网络的组成部分为：（C ） A）框架和弧线B）状态和算符 C）节点和链D）槽和值
8、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A）必然可以得到该最优解。 A）广度优先搜索B）深度优先搜索 C）有界深度优先搜索D）启发式搜索 9、语义网络的组成部分为：（C ）。 A）框架和弧线B）状态和算符 C）结点和链D）槽和值 10、谓词公式?x(P(x)∨?yR(y))→Q(x)中变元x是（D ）。 A）自由变量B）约束变量 C）既不是自由变量也不是约束变量D）既是自由变量也是约束变量 二、填空题 1、宽度优先搜索和_深度优先_搜索等属于盲目搜索；而有序搜索等属于启发式搜索。 2、语义网络由节点和弧线或链线组成，节点用于表示物体、概念和状态，弧 线用于表示节点间的关系。 3、在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是极大极小分析法，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了α-β剪枝技术。 4、在谓词公式中，紧接于量词之后，被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用
西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 年５月，著名的“人机大战” ，最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索 C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索 二、填空题（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
人工智能导论 学院：工程学院 班级：软件工程0901 学号：A07090311 姓名：张丹
人工智能技术新突破 摘要：人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：人工智能发展；综合性边缘学科；归纳逻辑；机器学习；专家系统 一、智能计算机的发展 1．1人工智能概述 人工智能的进一步发展是基于归纳逻辑的基础之上的。近年来，人工智能与五代机的研究，所涉及的专家系统、机器学习、知识处理方面都必然运用归纳逻辑。一些研究者试图把归纳逻辑系统带入人工智能研究领域，从而找到一定的正确的方法来发展人工智能研究理论系统。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，20 世纪70 年代以来，被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21 世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。近三十年来，人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，在理论和实践上都已自成一个系统。 美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[2]普特南指出：“20 世纪早期逻辑领域出现的两位巨人哥德尔（Kurt Godel）和杰克斯·赫伯德（Jacgues Herbrand）对于人工智能研究作出了重要的贡献。”[3]1936 年，由图林提出的图林机器本来是个逻辑学的概念，并非为计算机的研制而提出，但图林机器理论与冯·诺意曼的程序内存思想为计算机科学与技术奠定了重要的理论基础。我国著名逻辑学者陈波教授认为，计算机科学和人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21 世纪逻辑学的另一幅面貌[4]。人工智能所具有的独特的学科性质为逻辑学的研究和发展提出了更高的标准和挑战，逻辑学研究的对象、方法和意义都必将取得新的发展与突破。人工智能是用计算机来对人类思维过程和智能进行模拟（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，其研究范围非常广阔，包括问题求解、定理证明、专家系统、机器学习、智能控制、智能检索等。在人工智能的发展过程中，虽然对归纳的模拟以及智能化早就开始，但真正受到重视而且取
人工智能模拟试题(120分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分） 1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和________________。 2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是 ______________________________________________________。 3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________； KB系统的开发工具和环境可分为以下三类： ____________________________________。 4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。 5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比， __________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。 6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。 2、问答题（共20分，每小题5分） 1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。 2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？ 3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。 4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？ 3、简单计算题（共35分，每小题7分）
2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数
正文目录 本文研究导读 (4) 机器学习中的随机数 (5) 从计算机中的随机数生成谈起 (5) 数据集的随机划分 (5) 优化算法中的随机数 (6) 赋予参数随机初始值 (6) 随机梯度下降 (6) 集成学习中的随机数 (8) 神经网络中的随机数 (9) Python环境下如何设置随机数种子 (10) 机器学习选股模型随机性的来源 (11) 方法 (12) 人工智能选股模型测试流程 (12) 全连接神经网络模型参数设定 (14) 单因子测试 (14) 回归法和IC值分析法 (14) 分层回测法 (15) 结果 (16) 模型性能 (16) 回归法和IC值分析法 (17) 分层测试法 (18) 不同随机性来源的横向比较 (20) 总结 (22) 风险提示 (23) 图表目录 图表1：机器学习中随机数所涉及的环节、作用和代表模型 (5) 图表2：二元损失函数示意图 (7) 图表3：损失函数为凸函数（左）和非凸函数（右） (7) 图表4：梯度下降法（左）和随机梯度下降法（右） (7) 图表5：Bootstrap重采样示意图 (8) 图表6：Bagging并行集成方法示意图 (9) 图表7：Dropout方法示意图 (10) 图表8：Python常用机器学习包中随机数种子参数设置方法 (11) 图表9：keras包（tensorflow作为后端）设置随机数种子代码实例 (11) 图表10：机器学习选股模型随机性的可能来源和对应的考察方式 (11)
图表11：人工智能选股模型测试流程示意图 (12) 图表12：年度滚动训练示意图 (12) 图表13：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (13) 图表14：模型历年滚动训练最优超参数 (14) 图表15：2011~2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表16：2011~2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表17：2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表18：2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表19：2011~2018年四种模型平均t 值分布 (17) 图表20：2011~2018年四种模型平均|t|值分布 (17) 图表21：2011~2018年四种模型平均因子收益率分布 (17) 图表22：2011~2018年四种模型平均Rank IC分布 (17) 图表23：2011~2018年逻辑回归模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表24：2011~2018年XGBoost模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表25：2011~2018年随机森林模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表26：2011~2018年全连接神经网络模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表27：2011~2018年四种模型多空组合年化收益率分布 (18) 图表28：2011~2018年四种模型多空组合夏普比率分布 (18) 图表29：2011~2018年四种模型Top组合年化收益率分布 (19) 图表30：2011~2018年四种模型Top组合夏普比率分布 (19) 图表31：2011~2018年逻辑回归模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表32：2011~2018年XGBoost模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表33：2011~2018年随机森林模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表34：2011~2018年全连接神经网络模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表35：2011~2018年逻辑回归模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表36：2011~2018年XGBoost模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表37：2011~2018年随机森林模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表38：2011~2018年全连接神经网络多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表39：XGBoost模型四种随机性来源比较 (21)
散户不追高，韭菜变镰刀低吸富三代，追高悔一生 股票应该怎么看？先看大趋势、再看小趋势、看对大方向、做好小波段、历史不会重演、但会惊人的相似！ 量化 实战派只讲实战，潜伏涨停战法：人工智能交易选股、长短结合、专一、专注、专业 全网公开智能选股检验技术、主动买套被动盈利、潜伏涨停板战法、买在黄金套、首家公开透明、真实可靠实战教学 量化教学 明确直观易学易懂 注重实战眼见为实 重执行守纪律 智能选股仓位管理 成功的思考：希望量化团队到牛市吃一波10倍资金增长1、学会智能交易选股策略，一杯咖啡时间选股；2、学会仓位资金管理交易方法；3、学会简单基本面了解方法与技巧； 4、学会如何调整心态坚决不追高； 5、学会股价什么位置叫高与低，远离追高。 《量化交易密决》 好的交易系统盈利能力看长期稳定性，不是短期 下楼梯、走平台、买转角、起主升一次学习、受益终生 量化老师粉丝QQ 群 514483762 领干货课件试听 好票锁仓反复做，买在黄金套，潜伏涨停板战法！一、为机构提供策略编写、二次软件开发，只讲实战。一、每天公开股票实战，股票实战技术经验免费分享；三、每天公开期货实战，全自动化期货交易系统分享；风险提醒：大家千万不要盲目跟进，不懂原理的很容易造成亏损，因为交易有明确的交易计划，有意向学习的可以加盟 量化太极院
散户不追高，韭菜变镰刀炒股大智慧，格局赚大钱 一学就会、成就高手、人工智能选股、不是纸上谈兵、而是有效大数据分析 量化系统：专抄机构底、让交易变的简单、让小白成为高手！一直被模仿一、短线做法如何提高成功率高？ 怎样明确定义看长做短？ 二、晚上8点30分时间形态学技术与方法三、勾选上课通知我，我上课时会通知大家 拜师嘉年华，拜师有优惠 促销活动，最大力度，到12月份截止，月徒送多1个月，如果学员达到5位，多送2个月共3个月，欢迎咨询 ！加 量化老师粉丝QQ 群 514483762 领学员课件试听 我们在低位低估的时候买入未来上涨的概率会更大，盈利赚到的钱也会越多，相反我们在高位高估的时候投资，未来下跌的概率会更大，赚到的钱也会大大减少，甚至亏损。实际投资过程中，很多人无法 理解这一点。我们要尽量做胜率高、赔率低，对我们有利的决策，也就是低位低估的时候投资。 关注量化太极院、低吸富三代、追高悔一生、佛渡有缘人、简单通透、易学易懂，真实有效、稳定套利、太极阴阳理论 量化教学 明确直观易学易懂 注重实战眼见为实 重执行守纪律 智能选股仓位管理
2019年人工智能技术分析报告
正文目录 本文研究导读 (4) 时序交叉验证的改进 (5) K 折和时序交叉验证 (5) 改进思路1——更合理的基线模型 (6) 改进思路2——更精细的切分方法 (7) 方法 (8) 人工智能选股模型测试流程 (8) 单因子测试 (10) 回归法和IC 值分析法 (10) 分层回测法 (10) 结果 (11) 最优超参数 (11) 模型性能 (12) 单因子测试 (13) 构建策略组合及回测分析 (15) 总结和讨论 (18) 附录：分组时序交叉验证的代码实现 (19) 修改model_selection 包的_split.py (19) 修改model_selection 包的__init__.py (20) 主函数中调用GroupTimeSeriesSplit 类 (21) 图表目录 图表1：K 折交叉验证示意图（K=5） (5) 图表2：时序交叉验证示意图（折数=5） (5) 图表3：新基线模型1：训练集折半的K 折交叉验证示意图（K=5） (6) 图表4：新基线模型2：乱序递进式交叉验证示意图（折数=5） (6) 图表5：分组时序交叉验证示意图（折数=5） (7) 图表6：新基线模型3：乱序分组递进式交叉验证示意图（折数=5） (7) 图表7：本文测试的六种交叉验证方法汇总 (7) 图表8：人工智能选股模型测试流程示意图 (8) 图表9：年度滚动训练示意图 (8) 图表10：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (9) 图表11：选股模型超参数和调参范围 (10) 图表12：模型历年滚动训练最优超参数 (11) 图表13：六种交叉验证方法模型性能对比（回测期20110131~20190131） (12)
人工智能考试模拟试题
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西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 年５月，著名的“人机大战” ，最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索 C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索 二、填空题（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?
2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上 的比较分析
目录索引 一、问题背景 (5) 二、机器学习模型介绍 (5) 2.1机器学习因子选股框架 (5) 2.2多类别逻辑回归 (7) 2.3支持向量机 (8) 2.4随机森林 (10) 2.5极限梯度提升树 (12) 2.6深层神经网络 (13) 2.7不同机器学习模型的特点分析 (14) 三、选股策略描述 (15) 3.1模型训练方法 (15) 3.2机器学习训练平台和模型超参数 (16) 3.3策略回测设置 (17) 四、实证分析 (18) 4.1机器学习模型预测性能比较 (18) 4.2机器学习模型打分相关性分析 (20) 4.3机器学习模型选股表现 (23) 4.4机器学习模型的风格分析 (28) 五、总结与展望 (30)
图表索引 图 1：机器学习选股框架 (6) 图 2：MLR示意图 (7) 图 3：SVM二分类示意图 (8) 图 4：软间隔SVM二分类示意图 (9) 图 5：SVM用于多分类问题示意图 (10) 图 6：集成学习示意图 (11) 图 7：Bagging和Boosting模型训练示意图 (11) 图 8：RF示意图 (12) 图 9：XGBoost模型求解示意图 (13) 图 10：DNN示意图 (14) 图 11：日频样本和半月频样本采样示意图 (15) 图 12：模型滚动更新示意图 (16) 图 13：时间分组交叉验证示意图 (17) 图 14：日频样本模型与半月频样本模型测试集准确率对比 (19) 图 15：日频样本模型与半月频样本模型训练时间对比 (20) 图 16：日频样本模型IC序列 (21) 图 17：日频机器学习模型选股表现（等权） (24) 图 18：日频样本机器学习模型选股对冲收益（等权） (25) 图 19：日频机器学习模型选股表现（行业中性） (26) 图 20：日频样本机器学习模型选股对冲收益（行业中性） (27) 图 21：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（日频样本） (29) 图 22：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（半月频样本） (30) 表 1：日频样本模型测试集预测准确率 (18) 表 2：半月频样本模型测试集预测准确率 (19) 表 3：机器学习模型IC (20) 表 4：日频样本机器学习模型打分相关性 (21) 表 5：半月频样本机器学习模型打分相关性 (22) 表 6：日频样本机器学习模型IC相关性 (22) 表 7：半月频样本机器学习模型IC相关性 (22) 表 8：不同机器学习模型等权选股策略对冲表现（日频样本） (23) 表 9：不同机器学习模型等权选股策略分年度对冲收益（日频样本） (25) 表 10：不同机器学习模型行业中性选股策略对冲表现（日频样本） (25) 表 11：不同机器学习模型行业中性选股策略分年度对冲收益（日频样本） (27) 表 12：机器学习模型选股性能比较（等权组合） (28) 表 13：机器学习模型选股性能比较（行业中性组合） (28) 表 14：风格因子列表 (28) 表 15：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（日频样本） (29)
人工智能 人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50年代人工智能兴起，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且1969年成立了国际人工智能联合会议。 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80年代末。神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。 二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。 1.人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。 中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法;二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。 2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面 三、发展前景 3.1 人工智能的发展趋势 加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和
人工智能模拟试题一 （150分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分） 1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和 ________________。 2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们 是 ______________________________________________________。 3）KB系统通常由以下三个部分组成： __________________________________________；KB系统的开发工具和 环境可分为以下三类：____________________________________。 4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。 5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比， __________为条件似然比，_________为规则的充分性因子。 6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。 2、问答题（共20分，每小题5分） 1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。 2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？ 3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。