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第158章 金融机器学习(1/3)

下午,林深把量化模型的参数又改了一版,回测跑出来的曲线确实比之前更平滑了,但他心里清楚,这只是第一步。

崔金源在台上讲的那个“活系统”,他现在只动了均线周期这几个参数,止损和成交量阈值虽然也跟着调了,但逻辑是照着葫芦画瓢——知道怎么做,不太知道为什么这么做。

说到底是知识储备不够。

他在大学学的金融管理,课程里也有数学和统计,但量化这个东西,林深没有系统学过。

现在模型跑起来以后,他越来越觉得,如果想把量化这条路走下去,光靠从王鸣和崔金源那里蹭来的几个知识点是不够的。

研究部没什么事,大盘在低位趴着,持仓的几只票也没有大的变化。

林深便拿起背包走出了公司。

林深开了二十多分钟的车,来到了滨海书城。

整个三楼都是经济与金融类的书架,工作日人不多,几个穿校服的学生坐在地上翻考研资料,一个老先生戴着老花镜站在投资理财那一排前看得入神。

他径直往金融理论与实务那个方向走。

书架上的书按类别排得很整齐,国内出版的金融教材占了大部分,封面上印着各种“投资圣经”和“从零开始学炒股”的字样,他扫了一眼就移开了目光。

再往里走,有几排原版引进的金融专着,书脊上的英文标题在灯光下泛着冷色的光泽。

林深的目光在一排深蓝色书脊上停住了。

银色书名印着——《Advances in Financial machine Learning》,翻译过来就是:金融机器学习的前沿进展。

今年刚上架的新书,全英文,好在他理科出身,读起来不算太吃力。

他之前只看过中文的零散文章,但这是第一次看到一本完整的英文专着。

他把书抽出来,封面设计很简洁,副标题是一行小字:利用数据科学打败市场。

林深靠在书架上,翻到目录页。

他快速翻了一遍目录。

数据分析、建模、回测、特征挖掘,高性能计算——前四块看着都跟他的模型有关系。

建模那章专门讲怎么避免“数据泄露”,回测里列了好几个陷阱,叫什么前视偏差、存活偏差。

这些他之前都没听说过,但直觉告诉他很重要。

合上书,封底印着价格:599元。

他没犹豫,直接拿到收银台结了账。

回到公寓的时候已经快傍晚了。

小虎还没回来,客厅里安安静静的,林深换了拖鞋,把纸袋放在茶几上,去厨房倒了杯水。

他本来打算先随便翻两页,等吃完饭再细看,但翻开第一章之后,他就没有再停下来。

前面几页讲的是金融数据的基础概念。

林深读得不算快,每一段都要停下来想一想,有时候翻回前一段重新看一遍。

笔记本摊在旁边,他时不时记几行——不是抄书,是用自己的话把意思浓缩成一句话。

读到第二章中间的时候,他遇到一张时间序列的示意图,盯着看了五分钟才翻页。

他渐渐发现这本书跟他以前看过的那些金融教材不一样。

那些书喜欢告诉你“怎么做”,给你公式、给你代码、让你照着跑一遍就能出结果。

但这本书一直在问“为什么”——为什么要用这个方法、不用那个方法,为什么看起来漂亮的回测曲线其实是假的,为什么大家都这么做的某个步骤其实是错的。

这种感觉很奇怪。

像是一直在走一条路,突然有人告诉你路不是这么走的,而且那个人说得很有道理。

越往后读,他脑子里的东西就越乱。

那些他之前觉得理所当然的操作,一次性跑完所有数据、用固定的比例止损、随便挑几个因子就往模型里塞,在这本书的论述里,一个一个地被拆成了反面教材。

他刚开始的时候还觉得“这说的不是我吧”,读到第四章的时候已经不想否认了,说的就是他。

林深靠在沙发上,盯着天花板发了几秒钟呆,然后低下头继续翻。
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