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【線上講座】20210617 量化財務資料與初探機器學習預測市場走勢

工欲善其事,必先利其器。量化分析、建構投資模型的時候,使用的演算法固然重要,但是資料卻也是不可或缺的一環。尤其是資料的品質,不但對投資回測的結果有直接影響,更會是攸關一個模型上線交易的成敗關鍵!

TEJ 量化投資財務資料庫,根據財報的發布日,將日頻率的股價與季頻率的財務資料整併在一起,並處理下市資料(避免生存者偏誤)與重編前資料(避免窺視未來)的資料,為投資分析、回測前使用的資料做欲先準備。

本次講座帶領大家初窺機器學習領域,介紹如何運用機器學習演算法:線性回歸與羅吉斯回歸,來預測未來股票的報酬率,歡迎您一同討論!

 大綱

1、應用TEJ DATA API 撈取量化投資財務資料與整併

2、機器學習演算法介紹

3、建立模型,預測未來股票的報酬率

  我可以學到什麼?

1、跨頻率整併資料的方法

2、機器學習演算法

3、以Python建立演算法模型

 
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