用 Python 打造機器學習股票交易訊號

Abstract

交易領域的人工智慧應用,通常是通過機器學習(ML)來實現。機器學習利用神經網路或其他學習方法鑑別、分析、預測特徵或者因子,這些特徵、因子具有經濟價值,可用於構建盈利交易策略。儘管以人工智慧為基礎的策略應用日漸廣泛,但建構出一個可以使用的機器學習策略仍然是個巨大的挑戰,本演講將帶大家瞭解有哪些方法,可以增進機器學習的學習能力,進而應用於量化交易之中,也會有範例原始碼讓大家可以拿回去研究。

Description

### 使用的第三方工具 pandas keras sklearn ### 演講附帶的相關連結 程式碼: https://colab.research.google.com/drive/1_l-7Cdx_xG0Fja-0L4H7Dgl0QAQzhmvs 簡報: https://www.finlab.tw/slide_mopcon.pdf

Slides

https://www.finlab.tw/wp-content/uploads/2020/07/pycon.pdf

Speaker

韓承佑

嗨大家好,我是韓承佑,FinLab創辦人,畢業於巴黎第十一大學資工博士,目前擔任臺灣量化交易協會 學術顧問、台北商業大學 創新育成中心 創業技術顧問與上市科技公司 量化交易顧問。當初,我喜歡寫程式、無意間因為軟體比賽接觸Fintech,從此開始了財經跟程式的學習之路。我們成立 FinLab 量化投資部落格,用自己研發的軟體,對台灣股市做大量快速的實驗。希望可以在量化投資的路上,當大家的「武器製造商」!

學經歷:
量化交易協會 學術顧問
台北商業大學 創新育成中心 創業技術顧問
法國巴黎南區大學資工所 博士
台灣大學電子所 碩士
中央大學電機系 學士

獲獎經歷:
中國信託 Fintech 黑客松 第一名
台大黑客松 2016 Fintech 組 第一名
台大黑客松 2015 最佳人氣獎 第二名
2013 電子書創作大賽 第一名
2013 IC 自動化輔助設計 國內組 第二名