机器投研:从行业大数据里发现投资亮点

概要
在数据爆炸时代,如何基于自然语言处理NLP和机器学习算法把来源各异的各种大数据变成有助于投资研究人员跟踪市场变化、辅助他们进行投资决策的小数据。除了介绍系统架构外,我们会以几个投研中的应用场景为例说明机器学习的实践。包括:基于分类算法的按行业自动新闻和公告分类、基于推荐算法的个股自动推荐指标和数据关联、基于文本情感分析的个股新闻情感分析、基于主题模型的成分股票监测、以及基于知识图谱的行业上下游关联等等。

个人简介

蔡弘,于1997年获得清华大学“模式识别与人工智能”专业博士学位。现任通联数据CTO,负责公司的智能算法、工程开发和运维团队,以及“通联智能机器投研”产品的研发。蔡弘博士专注于大数据、人工智能、和云计算等领域,是教授级高级工程师和IEEE高级会员,在加入通联数据前先后在IBM工作了近15年、中兴(美国)工作了近4年。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有超万名高级技术人员参加过QCon大会。QCon内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上的技术团队负责人、架构师、工程总监、高级开发人员分享技术创新和最佳实践。

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