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  • 涨停板前瞻1.18

    中泰化学向全资子公司上海多经增资9亿元中泰化学17日晚间公告，公司拟以自有资金按照1：1的比例独资向全资子公司上海中泰多经国际贸易有限责任公司增资90，000万元，增资完成后，上海多经注册资本由10，000万元增至100，000万元。增资资金主要用于...

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    证劵期货 2018-01-18 08:30

  • 涨停板前瞻1.17

    小商品城：拟2亿元与上海圆通等设立合资公司拓展“一带一路”市场小商品城（600415）1月16日晚间公告，公司拟与上海圆通、陆港集团共同出资5亿元设立浙江华捷投资发展有限公司，其中公司出资2亿元，持股40%。交易有助于公司更好地利用捷克的地理...

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    证劵期货 2018-01-17 08:37

  • 涨停板前瞻1.16

    汉威科技：股票交易异常波动公告公司子公司河南中盾云安信息科技有限公司目前基于区块链技术已开发出相关产品，并取得相关软件着作权及软件产品认证，并已经在金融机构、政务大数据可信查证、物联网数据可信采集及交换等领域开展了应用尝试...

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    证劵期货 2018-01-16 08:41

  • 涨停板前瞻1.15

    量子高科拟21.44亿元收购睿智化学90%股权量子高科12日晚间公告，公司拟以发行股份及支付现金相结合方式购买交易对方持有的上海睿智化学研究有限公司90%股权，交易作价为214，400万元，其中，股份对价为124，050万元，拟发行77，482，821股；现金对价为90，3...

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    证劵期货 2018-01-15 08:55

  • 涨停板前瞻1.12

    中国武夷：中标5.02亿元埃塞俄比亚建筑项目中国武夷（ 000797 ）1月11日晚公告，公司接到埃塞俄比亚阿姆哈拉信用与储蓄股份公司综合大楼工程项目的中标通知书，金额为20.98亿比尔，折合约5.02亿元人民币。该项目位于埃塞俄比亚联邦民主共和国首都...

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    证劵期货 2018-01-12 08:42

  • 涨停板前瞻1.11

    北方股份：第二大股东转让公司25.16%股份给特沃上海北方股份10日晚公告，第二大股东“TEREXEQUIP MENT ”与特沃上海签署股份转让和股份出资协议，约定前者将其持有的公司4278万股，即占公司总股本25.16%的标的股份转让给特沃上海，作价7.8亿元，...

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    证劵期货 2018-01-11 08:37

  • 涨停板前瞻1.10

    海南瑞泽：联合中标8.47亿元PPP项目海南瑞泽（002596）1月9日晚公告，公司联合中标邕江综合整治和开发利用工程PPP项目，中标金额8.47亿元，财务内部收益率（缴纳所得税前）6.5%。金龙羽：中标深圳供电电缆项目金额1.82亿元金龙羽（002882）1月9日晚公告，公司...

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    证劵期货 2018-01-10 08:40

  • 涨停板前瞻1.9

    新洋丰：与田园生化战略合作 推进药肥产品研发生产新洋丰（ 000902 ）1月8日晚公告，公司和田园生化基于共同加强双方在作物营养与作物保护领域强大的竞争优势，建立战略合作伙伴关系，双方拟在药肥产品的研发、生产、推广销售以及农业 服务装备和...

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    证劵期货 2018-01-09 08:35

  • 涨停板前瞻2018.1.8

    广誉远控股子公司获得白酒生产许可广誉远5日晚间公告，1月4日，公司控股子公司山西广誉远国药有限公司获得了白酒（原酒）生产许可，并取得山西省食品药品监督管理局换发的《食品生产许可证》。本次白酒（原酒）生产许可的取得，可以使龟龄集酒生产所...

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    证劵期货 2018-01-08 08:51

  • 涨停板前瞻1.5

    神州泰岳：AI技术助力广西建立立体化社会治安防控体系e公司记者从神州泰岳（ 300002 ）获悉，1月2日，广西壮族自治区公安厅刑侦总队与神州泰岳达成AI和大数据领域合作的战略协议。广西公安厅联合神州泰岳，以人工智能、大数据技术为抓手，以创新大...

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    证劵期货 2018-01-05 09:36
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  • 哪种量化策略在国内最有前途？量化交易主要有哪些经典的策略？

    现在的趋势都是基于机器学习算法的投资策略 比如神经网络算法投资策略、随机森林算法投资策略。随机森林算法投资策略：把”机器学习“应用到量化投资领域，不同于以往的量化策略。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。其中，随机森林算法是一种基于统计学习理论的组合分类器。它可以将用户自选的各个因子，以机器训练的方式，自动分析其影响力度，从而给用户投资建议。适合做多分类问题；1.当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法(通过属性评估?)；2.训练和预测速度快；3.对训练数据的容错能力，是一种有效估计missing值的方法，当数据集中有大比例的数据缺失时仍然可以保持精度不变； 4.能够有效地处理大的数据集；5.它能够处理很高维度(feature很多)的数据，并且不用做特征选择 6.能够在分类的过程中可以生成一个泛化误差的内部无偏估计(OOB error可以作为泛化误差的一个估计)；7.能够检测到特征之间的相互影响以及重要性程度(通过feature_importances_方法)；8.不容易出现过度拟合；实现简单容易并行化(通过n_jobs)。 9.模型的上述性能可以被扩展运用到未标记的数据集中，用于引导无监督聚类、数据透视和异常检测

    2017-11-20 13:37

高桂斌 合肥

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  • 积分等级：2星作家

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