机器学习与量化交易∙笔记（3）

数据存储方式
- .csv
- NoSQL 存储文本
- SQL 跟时间序列有关的金融数据
数据格式
- 交易所信息：上交所、深交所、标普
- 数据来源
- Ticker/sumbol
- 价格
- 企业行为（stock split/dividend adjustments）
- 国家假日
数据关注点：容易出错的地方
- 企业行为
- spikes用相关滤波器过滤噪点
- 缺失数据
MySql数据库基础用法
- 基本用法
设计股票EOD数据的表
- Exchange
- DataVendor
- Symbol
- DailyPrice
机器学习通俗理解
- kernel与相似度
  
  在机器学习中，kernel与相似度是混合着用的。
  
  大部分的核的本质，是计算两个输入的相似度。
时间序列分析

时间序列分析比较偏传统的计量经济学。相比古老传统。与机器学习相比，在三五十个点（很小的数据量）上就可以做的。

金融与计量经济领域的quant偏向于时间序列分析；机器学习是另一种做quant的手段，与时间序列分析是并列的一种手段。

在获取读取数据的水平之后，最容易上手的是时间序列分析。时间序列分为两大类：
1. Mean均值 如果时间序列是平稳的，有一个均值，产品价格围绕均值操作。
  
  如果是随机游走，下一刻的状态没法根据过往判断，那就没法在证券市场赚钱。单只股票的价格很可能就是随机游走。
  
  但是一个股票组合，可能不是随机游走的，也就有了研究的必要。
  - Mean Reversion and Ornstein-Uhlenbeck process
    - ADF Test
    - Hurst Exponent
  - Cointegrated Augmented Dickey-Fuller Test
2. Momentum动量
具体参见：《时间序列分析与量化交易（1）》
Machine learning:A different Approach

Y=f(x)+eY=f(x) + e Y=f(x)+e

所有监督式机器学习，都可以看作：

有了一个对x(x1,x2,x3...xn)x(x_1,x_2,x_3...x_n)x(x1,x2,x3...xn)feature的定义
有足够data
确定一个model
学出一个最好的Model

常用的Model：

Logistic Regression：分类
SVM：both（分类、回归）。目标是找到最大分离界面
Random Forest：both（分类、回归）
LSTM(高级的RNN。能用HMM的都可以用LSTM)：both（分类、回归）
Lasso.可以自动选择feature，对于脏数据是比较好的；但是如果是一个已经选好feature的数据，就不适合了。

正则化是针对模型而言；归一化是针对数据而言。

统计学中的大数定律，30个点就可以算是大数。

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