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KNN形态识别 股票形态识别（如W双底）用图像识别的方法准确率高但速度慢（因要画图），用K-近邻方法以数值型数据计算快准确率基本符合要求(查准率70%左右)，可用于对决策时间有要求的交易。 工作完成情况： 1、W双底识别模型查准确率约70% 2、模型文件上载到聚宽后可在回测中调用。

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这里应用xgboost的计算，选取的一些因子作为特征，对6个月的历史数据进行模型训练，标签为收益率。训练好的模型预测下三个月的收益率，取收益率最高的前20支股票进行持仓。

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类似于大众点评，实现了发布查看商家，达人探店，点赞，关注等功能，业务可以帮助商家引流，增加曝光度，也可以为用户提供查看提供附近消费场所

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✔️李沐 【动手学深度学习】课程学习笔记：使用pycharm编程，基于pytorch框架实现。

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