機器學習 ML
機器學習是人工智慧的分支，
是一種透過資料及經驗學習、
並摸索出運作模式的演算法。
代表技術大致可分為監督、
非監督式學習以及強化學習等等，
是近年人工智慧發展的代表技術。
金融市場 Market
在這裡，我們討論的金融市場
有美股市場以及加密貨幣市場，
與傳統的主觀交易不同之處在於，
我們嘗試結合自己和機器學習洞察
出的市場觀點來剖析市場，並實戰
檢驗這結合人類和AI的投資策略。
資料科學 DS
資料科學是一種跨學科研究方法，
運用與結合多領域理論和技術，
例如數學、統計、程式設計，
如今和機器、深度學習已密不可分。
目標是從大量的結構或非結構性資料
中萃取出對人類有價值的資訊與洞見。
AI Quant Market Research
網站使命
1.運用AI、資料科學量化金融市場，研究市場的獲利方程式
2.提供協助、建議給想從零開始自學AI、資料科學、量化金融的人
3.分享和記錄自學AI、量化投資的實戰心路歷程
系列文章
ML | QF | Stock | Crypto
AI市場觀點 – 美股 & 加密貨幣
本系列文章將使用AI模型代替人腦思考，
透過對美股或加密貨幣市場的大量數據
進行縝密計算，分享AI對於許多個股、
加密貨幣的觀點，包含各標的強勢程度
以及適當的買賣時機。
量化市場洞察
本系列文章將運用各種資料科學的手法和
適當的機器學習模型針對美股和加密貨幣
市場中多樣化的數據進行分析與探勘，
並在茫茫數據大海中探討量化市場的可能性，
試圖挖掘出市場隱藏的獲利秘辛。
AI實戰操盤日記
本系列文章著重在縮小現實與理論的差異，
將訓練好、回測過滿意的AI模型付諸實戰，
包含定期的換股策略以及投資組合的動態
權重調整，並定期記錄與回顧AI模型實戰
的投資績效。
機器學習自學之路
本系列文章主要紀錄初學者在入門機器學習
時的學習歷程，除了一些心態上的分享和
零基礎的新手教學文章之外，還有介紹許多
免費、付費的機器學習自學資源，適合
對這個領域有興趣且剛接觸的新手。
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