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如何利用机器学习算法在金融中预测市场波动性和价值波动的程度?_百度...

1、要利用机器学习算法来预测金融市场波动性和价值波动的程度，可以采取以下步骤：数据准备：准备市场波动性和价值波动相关的历史数据，并进行数据清洗和预处理。特征工程：选择与市场波动性和价值波动相关的特征，并进行特征选择和转换，以便供机器学习模型使用。

2、为反映市场工具的市值变动情况，需要把波动性与灵敏度结合起来考虑。灵敏度反映市场参数的—定变化对该工具市值的影响程度。同时使用市场参数的波动性和市场工具的灵敏度，便可量化市场价值的变动情况。控制市场风险，是指把给定的资产负债组合的价值波动控制在指定的范围内。这个范围可以以组合的敏感度表示，也可以价值表示。

3、VaR的优点在于将不同的市场因子、不同市场的风险集成为一个数，较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，适应了金融市场发展的动态性、复杂性和全球整合性的趋势。

4、为反映市场工具的市值变动情况，需要把波动性与灵敏度结合起来考虑。灵敏度反映市场参数的―定变化对该工具市值的影响程度。同时使用市场参数的波动性和市场工具的灵敏度，便可量化市场价值的变动情况。控制市场风险，是指把给定的资产负债组合的价值波动控制在指定的范围内。这个范围可以以组合的敏感度表示，也可以价值表示。

5、根据这一情况，本人认为预测方法宜采用两种方法：即时间序列分析法中的指数平滑法和季节性变动法。前者主要对短期的销售趋势进行预测，后者则着重预测季节性变化及长期的销售变化状态，弥补了短期预测的不足。用两种预测方法相结合就可以获得较好的预测效果。 用改进的指数平滑法预测短期销售趋势。

为何随机森林的机器学习统计模型预测法官投票准确率胜过专家?

1、因为随机森林的机器学习统计模型进行了大量的数据分析，该模型先学习了1816年到2015年最高法院案例特征与裁决结果之间的关联，然后按年份研究每个案例的特征并预测裁决结果，最后被“投喂”关于该年份裁决结果实际信息的算法升级了预测策略，并继续进行下一年的预测。用计算机算法预测法官行为并不稀奇。

2、随机森林（下称RF）就是集成学习的一种，它的子模型是一棵一棵的决策树，决策树作为一种非参数学习算法，使用它创建子模型更能产生差异性。

3、多次随机选择的过程，使得随机森林不容易过拟合且有很好的抗干扰能力。优化方式上 在机器学习中，我们训练一个模型通常是将定义的Loss最小化的过程。但是单单的最小化loss并不能保证模型在解决一般化的问题时能够最优，甚至不能保证模型可用。

4、机器学习最大的好处在于没有连续性分割边界的限制。同样我们也并不需要假设自变量或因变量的分布。数据区别 机器学习应用广泛。机器学习工具可学习数以亿计的观测样本，预测和学习同步进行。一些算法如随机森林和梯度助推在处理大数据时速度很快。机器学习处理数据的广度和深度很大。

5、数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习 机器学习（Machine Learning）是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

6、机器学习模型 随着机器学习技术的发展，其在预测模型中的应用也越来越广泛。机器学习模型通过训练数据学习数据的内在规律，然后利用这些规律对未知数据进行预测。常见的机器学习模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

机器学习的方法包括哪几种?

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习（3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。