互聯網金融我們需要三方面的知識：機器學習、金融知識、編程知識。

算法交易綜述：利用自動化平臺，執行預先設置的一系列規則完成交易行為。

量化交易：交易的原因由數學模型指導交易行為。

算法交易流程：

提出假設；

建立模型；

回測驗證；

執行交易。

交易策略的來源：1、市場微觀結構研究；

2、基金結構套利；

3、機器學習、人工智能。

機器學習四大流派：

連接主義：神經網絡

符號主義：隨機森林，可解釋性較好

平面主義：

貝葉斯學派

機器學習在交易中的應用：

微觀預測：數據噪聲很大，要求很高

基于價格分類模型：

基于文本的分類模型：新聞或高質量的社交網絡，專業股票網站評論進行選股的行為；

強化學習：

很多情況下，回測結果不錯，實盤交易不盡如人意，造成偏差的原因主要有：

1、樂觀主義偏差；

2、bug、test/train

3、幸存者偏差

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的自动化交易综述——互联网金融的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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