To Do:
先买几支基金
理论框架与简述 & 数学推导
Wind 数据收集
搭建机器学习云环境
机器学习理论与公式推导
ML- 模型训练、验证、评价
深度学习模型
DL- 模型训练、验证、评价
制定投资策略
含义
基金：把空闲的钱交给专业投资人，委托其做资产配置；
指标：
基金的基本情况
基金的基本情况一般有 基金类型、基金公司、基金经理、评级、成立时间和规模等，了解这些我们可以大体了解一下基本情况。
基金的估值和净值
单位净值：是指当前的基金总净资产除以基金总份额，就是你持有的市值。累计就是把以前分红都加起来一起，没有分红过的基金这俩值是一样的。
累计收益率走势
基金从成立开始的累计收益，和累计净值走势对比，累计收益率走势更接近真实，如果一只基金长期累计收益率跑赢基准，而且回撤也较小，那么该基金未来业绩应该也不会差。
基金对比排名走势
很直观的看出基金的业绩表现，算是一种参考，很好的选择基金的参考，可以很直观的看到基金业绩情况，同时可以和同类平均、沪深 300 有个对比。
风险评估
夏普比率
它是用来衡量金融资产绩效表现的一个指标。夏普比率的核心思想就是选择收益率相近的基金承担的风险越小越好，选择风险水平相同的基金则收益率越高越好。总之，夏普比率越大，说明这只基金的绩效越好。
标准差
它反映了基金总回报率的波动幅度大小，数值越大，表明波动程度越厉害，稳定度越小，投资风险就越高。咱们基民买基金注重的是业绩。
阿尔法系数、贝塔系数、R 平方
这类指标在我们实际中应用不多，多用于国外成熟的基金市场。
阿尔法系数，越大越好，贝塔系数，越低越好，R 平方，越高越精准。
理论基础
Sharpe
Markowitz
Fama
Machine Learning
在量化投资的课程中，从代码层面接触了机器学习领域，但理论上还差很多，这学期选修了数院的专业课来弥补理论不足；
机器学习
Linear Regression
Random Forest,
SVM
XGBoost
深度学习
BP
CNN
LSTM
策略：
配比
定期不定额
4321——30% 低风险， 20% 较低风险（债券基金 / 养老基金）、30% 中等风险（混合型）、20% 较高风险（股票型 / 指数型）
评论
