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将从传统的逻辑回归到深度学习的建模-美国海运费

比如,在钢来钢往的智能交易决策系统中,金融数学以及人工智能的应用,将从传统的逻辑回回到深度学习的建模。数十个模型分别对价格走势、风险变化进行猜测,并根据动态监测,实时调整猜测模型,从而保证价格猜测的正确性与及时性,减少了受人为情绪影响的可能性。

对于玄色大宗商品来说,随着新技术、新业态、新场景的进场,产业也随之变化了起来。

钢来钢往应用科学的大宗商品风险治理方法,针对不同的参与者,不同的交易场景,分别设计相应的风险治理策略,根据用户不同的现状和目标,结合不同的衍生品,实施不同的操纵手段,达到不同的效果,从而真正做到智能化。


其次,由于传统的量化模型大多基于静态,过于僵化并不具备灵活性,而近年兴起的线性加权量化模型,由于不同因子间存在多重共线性,模型也非常不稳定,难以快速适应市场风格切换,导致模型阶段性失效。具备“深度学习”能力的人工智能技术可以自动提炼有效数据,不中断挖掘全新和独特的有效因子,优化投资组合,以适应不同的市场环境,进步投资策略的正确性及稳定性。

首先,相对于传统分析方式,大数据、人工智能等技术可以处理更多的信息,对各类结构和非结构性的数据都能轻松处理,能够考虑的信息面更全,信息量更大,可以达到的猜测效果上限更高。从效率上说,人工智能技术能够进行模糊数据筛选,能够在很短的时间内从大量数据中筛选出真正有用的数据。

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