【亲测免费】 开源项目推荐：Machine-Learning-for-Asset-Managers

1. 项目基础介绍

本项目是由资深量化分析师Marcos López de Prado编写的《Machine Learning for Asset Managers》（机器学习在资产管理中的应用）一书的代码实现。项目主要使用Python编程语言，涵盖了书中提到的多种机器学习算法和金融数据分析方法。该项目旨在帮助资产管理者利用机器学习技术优化投资策略，提高资产管理效率。

2. 项目的核心功能

项目的主要功能包括：

• 降噪和去噪：通过多种算法对金融数据进行分析，降低噪声，提取有效信号。
• 密度估计：使用核密度估计（KDE）方法对数据进行概率密度函数的估计。
• 距离度量：实现多种距离度量方法，如皮尔逊相关距离、角距离和信息熵依赖性等。
• 聚类分析：运用无监督学习算法对金融数据进行聚类，找出投资组合之间的相关性。
• 投资策略标签生成：通过不同的方法为投资策略生成标签，以辅助策略的分析和优化。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

• 修复了第四章中的聚类算法ONC（Optimal Number of Clusters）的bug：原书中的算法实现存在错误，项目更新后提供了修正的版本。
• 增加了新的聚类算法示例：提供了更多聚类算法的实现示例，包括基于连通性的层次聚类和基于质心的k-means聚类等。
• 改进了数据降噪方法：对数据降噪方法进行了优化，提高了去噪效果的稳定性和准确性。

通过这些更新，项目不仅修正了存在的问题，还增强了算法的实用性和可靠性，为金融领域的技术研究提供了有力的工具。