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量化机器学习里“模型走捷径”的典型现象与应对方法

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这个现象在量化里特别典型:模型会优先学“最容易降低 loss 的信号”,而这些信号往往是: 不可交易(跌停 / 停牌 / 流动性太差、成交冲击巨大) 不允许暴露(行业 / 风格 / beta 太强,后面优化器会剪掉) 看起来很准但其实是泄露 / 同步信息(时间戳没对齐、用到了收盘后才能知道的东西) 想让训练“无偏”(更准确说:对齐你最终能落地的 alpha key driver),常用办法可以按“从简单到高级”分四类: 1) 先把“不可实现的部分”从数据层面关掉 这是性价比最高的一步(很多时候比改 loss…

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视频编辑技能

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介绍Final Cut Pro的一般功能 https://www.youtube.com/watch?v=Tb0ZMMgJsRw&t=30s&ab_channel=Whale_xuxu 控制Final Cut Pro中资料库的大小 https://www.youtube.com/watch?v=H9NBocuX2Ts 自动添加字幕 https://www.jdmm.cc/file/2532754/

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在Latex的任何地方叠加图片

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转载自https://tex.stackexchange.com/a/408447 在页面的任何地方叠加图片(不影响原始格式)。\documentclass{article}(文件类)。\叠加图片:usepackage{graphicx,tikz}。\pagestyle{empty}。\begin{document}(开始)。\mbox{}。\begin{tikzpicture}[overlay,remember picture] /node[anchor=north west,inner...

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在Oracle Cloud 搭建终身免费的VPN服务

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本文转自 https://www.jkg.tw/p3163/ 最近看到甲骨文又开放永久免费使用的虚拟机,所以一口气就去申请了四台 两台在日本东京,两台在美国西岸凤凰城。。🥺 机器的效能大概跟一台树莓派3差不多,而且一个帐号可以开两台虚拟机 每月还有10TB的流量,拿来搭一个VPN 来用非常讚,如果是给自己使用的话是非常富馀的~ 有需要了解更多甲骨文永久免费服务的话,可以去官网参考一下问题日本東京跟韓國首爾的伺服器比較難搶,因為是亞洲線路,延遲比較低,所以非常搶手 我大約花了兩個多小時才搶到兩台東京,台灣中華電信晚上高峰 ping 過去大約 35ms 左右,還算蠻穩定的 甲骨文的韓國首爾伺服器大約在 75ms 左右,所以除非有特殊用途,不然亞洲開一個東京即可 美西鳳凰城則相對簡單,我美西兩台直接按下去就秒開了,運氣很好~ 美西的 ping ...

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在LaTeX中挤占空间

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本文转载自https://robjhyndman.com/hyndsight/squeezing-space-with-latex/,如有要求可删除。我一直在写一份有10页限制的资助申请,和往常一样...

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