王的机器 - 一个只写干货的男人

王的机器主理人

王圣元 (FRM, CAIA)

新加坡某金融咨询公司总监

新加坡国立大学金融数学硕士

新加坡国立大学量化金融学士

快乐机器学习》的作者

Python - 金工, 机学, 可视化》(正在写)

金融工程 - 从入门到入迷》(正在写)

我的信条是 

Yearning for Learning

Leading by Reading

Distilling by Writing

多学多读多写,身渴望学习通过读书保持领先,通过写作用心灌输。


历史精品文章

Python 系列

  1. Python 入门篇 (上)

  2. Python 入门篇 (下)

  3. 数组计算之 NumPy (上)

  4. 数组计算之 NumPy (下)

  5. 科学计算之 SciPy

  6. 数据结构之 Pandas (上)

  7. 数据结构之 Pandas (下)

  8. 基本可视化之 Matplotlib

  9. 统计可视化之 Seaborn

  10. 炫酷可视化之 PyEcharts (v0.5)

  11. 炫酷可视化之 PyEcharts (v1.0)

  12. 机器学习之 Sklearn

  13. 机学可视化之 Scikit-Plot

  14. 深度学习之 Keras (上)

特别篇

  1. 树状图 TreeMap

  2. 面向对象编程

  3. 生成器和迭代器

  4. 装饰器

  5. Sklearn v0.22

  6. Jupyter Notebook 用法大全

  7. 格式化字符串

  8. 正则表达式

  9. 正则表达式实战

小孩看得懂系列

  1. 小孩都可以玩的神经网络

  2. 小孩都看得懂的推荐系统

  3. 小孩都看得懂的逐步提升

  4. 小孩都看得懂的聚类

  5. 小孩都看得懂的主成分分析

  6. 小孩都看得懂的循环神经网络

  7. 小孩都看得懂的词向量

  8. 小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL 散度

机器学习

  1. 机器学习的定义

  2. 模型评估和选择

  3. 线性回归

  4. 正规化线性回归

  5. 线性回归之玩转金郡 (实操)

  6. 对率分类

  7. 对率分类之玩转美亚 (实操)

  8. 线性回归和对率分类完结篇

  9. 朴素贝叶斯

  10. 决策树

  11. 集成学习前传

  12. 随机森林和提升树

  13. 决策树之玩转借贷俱乐部 (实操)

  14. 集成树之玩转借贷俱乐部 (实操)

  15. 计算学习理论

  16. 支撑向量机 (上)

  17. 支撑向量机 (下)

  18. 人工神经网络

  19. 人工神经网络之正反向传播

  20. 极度梯度提升

  21. 极度梯度提升之玩转借贷俱乐部 (实操)

  22. Machine Learning Yearning 读书笔记 (上)

  23. Machine Learning Yearning 读书笔记 (中)

  24. 张量 101

  25. 张量求导和计算图

  26. 胶囊 (向量神经) 网络

金融工程

  1. 弄清量化金融十大话题 (上)

  2. 弄清量化金融十大话题 (下)

  3. 金融工程高度概览

  4. 日期生成

  5. 变量计算

  6. 曲线构建 I - 单曲线

  7. 曲线构建 II - 多曲线 (基差)

  8. 模型校正

  9. 估值调整 I - 凸性调整

  10. 估值调整 II - Quanto 调整

  11. 估值调整 III - 时间调整

  12. 测度转换 (上) - 等价物转换

  13. 测度转换 (下) - 漂移项转换

特别篇

  1. SOFR - So Far So Good

  2. 标准初始保证金模型 (SIMM)

  3. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part I

  4. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part II

  5. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part III

量化投资

  1. 资产配置

  2. Quantopian 风险模型 (QRM)

  3. Quantopian 入门系列 1

  4. Quantopian 入门系列 2 (上)

  5. Quantopian 入门系列 2 (下)

  6. AFML 读书笔记 - 金融数据结构

  7. AFML 读书笔记 - 从 Tick 到 Bar

  8. AFML 读书笔记 - 基于事件采样

  9. AFML 读书笔记 - 三隔栏方法

  10. AFML 读书笔记 - 元标签方法

书籍资料

  1. 量化金融精品书籍

  2. 机器学习精品书籍

  3. 数据分析精品书籍

  4. 深度学习精品书籍

  5. 量化投资精品书籍

  6. 强化学习精品书籍

  7. 衍生交易精品书籍

  8. Python 精华资料

  9. 各类经典精品书籍

  10. 数学精品书籍

  11. 自然语言处理精品资料

  12. 计算机视觉精品资料

  13. 可解释的机器学习书

  14. 近期六本好书

其他

  1. 麦肯锡教我的思考武器

  2. 「研究」债务

  3. 年度宽客

  4. TPU 灵魂三问

课程演讲

  1. MIT - 深度学习导论

  2. Coursera - TensorFlow 实战专项课

  3. P-Q-R- Quant

  4. 机器学习、金融工程和量化投资

  5. 障碍和触碰期权的定价

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