导语：本周选择J.P. Morgan关于使用机器学习进行股票策略开发的最新文章进行深入分析。文章概要描述如何使用机器学习算法，结合盈利能力分析和新闻情绪分析评估出股票的“公允价值”，然后买入（卖出）被低估（高估）价值的股票。这是J.P. Morgan继推出研究报告"Big Data and AI

导语：本周精选了一篇有关机器学习应用于期货量化交易的文章。文章概要描述如何基于期货历史交易数据，应用机器学习预测股票回报率和波动率，具体步骤包括提出模型假设，确定训练样本和学习目标，生成并挑选特征以及确认最优算法，并研究回报率预测确定系数$r^2$与夏普比率之间的关系，非常值得一读。[BigQu

导语：本周精选了5篇量化研究文章，主题为量化交易、策略模型相关，也涉及机器学习、大数据技术等在交易领域中的应用和交易模型的讨论，其中两篇文章介绍机器学习和大数据平台对交易系统的改进和补充，值得借鉴。第四篇文章介绍了市场上常用的几种基于逻辑思想的交易策略。最后一篇文章为Financial Hack

导语：本周精选了5篇量化研究文章，其中涉及机器学习、深度学习在量化交易领域中的理论研究和应用现状，其中多篇文章都同时介绍到了机器学习/深度学习开发策略的流程。BigQuant拥有海量的数据和主流开源

导语：本周精选了五篇关于深度学习、机器学习在量化投资领域的应用文章。随着近年来机器学习和深度学习的发展，越来越多的人投入到研究的队伍中。希望读完这些报告的你能对其中的研究有自己的理解。BigQuant拥有海量的数据

导语：本周精选5篇机器学习相关文章，第一篇为使用GBDT机器学习方法预测高送转股票组合报告，第二、三篇为长江证券将机器学习方法在金融领域应用的实例研究报告，最后一篇选取现在炙手可热的比特币话题并用机器学习方法预测其价格。[BigQuant](http://www.bigquant.com?180

导语：本周为大家推荐五项国外有关深度学习和机器学习的实践性研究。希望能帮助大家更好地获取信息、学习知识。BigQuant拥有海量的数据和主流开源AI框架，附能每一位爱好机器学习/深度学习和量化交易的人。