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大家好, 我是Lucy@FinTech社区。 今天这篇文章是关于: AI在量化投资中是如何应用的。 首先我们来看这张图: 它和标准的机器学习任务是比较类似的。 当我们有了raw data,然后要进行feature engineering,知道feat…
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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 望子成龙 / 家长有空可以和孩子一起琢磨一下,大学怎么选课,才能将来既能去搞AI研究,又能去挖矿发财。这两者所用的知识和技能,有很多是相通的。 +1
    • 1 数学有用,2 但是数学好,这个人不一定别的什么都行(全才),也不一定别的都不行(nerd)。
      • 肯定不是别的都行,有谁是什么都行的。。。 +2
    • 相信数学?咋听着像宗教一样。龙潭大多数家长受过高等教育,数学是个啥,都知道吧。有没用,也都知道吧。 +4
      • 你主谓宾都搞不清,还是不要在我的帖子里出现了吧,拜托了。 +1
      • 数学是理工科基础,想往上走,最后都是数学。文史哲不需要数学,日常生活估计四则运算都够了。看你用数学干嘛了。
        • 不搞科研,不当老师,大部分工作就需要简单四则运算,那些去搞数学竞赛都是内卷而已,浪费生命 +1
          • 这里没人提数学竞赛的事情呀?我只是回答一下我对数学这个学科的认识。
        • 关键是要有数学的脑子,至于学什么数学,学多深完全取决于工作状态提前学的意义不大 +1
        • Historically, there have been strong links between mathematics and philosophy. +1
        • 再次读帖有感,俺直接翻旧帖得了:“读有关数学与历史的讨论帖子有感”: (#13210531@0)
          • 👍,最后一句有力度也有道理
            • 你当时回帖(#13210748@0)认为俺“将数学与历史学习简单的分开甚至于对立起来”,其实是误读了俺的意思,俺帖意说的是:历史对人的三观以及是非观/历史观/政治立场等方面形成的影响程度/深度,是数学根本无法相比的!
              • 我比那时候又长大了3岁多,更成熟一点。我最近的心得体会是“现实中,需要去说服的人都是不需要去说服的人”,和你分享一下。
                • 逆火效应 +2
                  • 还真有这个词 😂,我是根据朴素的经验得出来的 +2
    • 没有天赋弄数学,最后就是一个寂寞,不如码工实惠 +3
    • "数学大有用处" 这种说法,跟"钱大有用处" 是一样的. 问题是应该拥有多少,以及怎样才能弄到手. +2
      • 钱再多都用得到,数学再多也用不上,现在还有几个人记得高数,甚至有几个人还记得如何解高中学过的二元一次方程? +1
        • 也有时钱多伤身,钱多惹祸.
        • 初一就学过了,当然记得住。二元一次方程是最简单的。
        • 这个经常用吧
    • 你指导一下吧,我们跟! +2
      • 我这不正发愁这事。要是能 copy & paste 多好,可惜不能。
    • 这个方面只有极少数人才够格琢磨,AI没点天赋一般人搞不了。
    • 请说说你的看法,谢谢. CS学生是minor或者major统计还是应该specializedAI?
      • 这是个好问题,碰巧我有明确的答案,明确的答案在这里就是有实际的例子的意思。但我觉得不方便在这说啊
        • 说啊,please~~~~~~~,别管那些说葡萄酸的
          • 我觉得家长没有学生那么头脑清晰. 小孩自己了解怎样学的.例如技校学生就知道, 要学好cs480/cs680(ML入门课)就要学某些先修课. 先修课也有先修课. 这样就搞清从低年级开始应怎样选了. +2
            • 拜托你不要再称呼UW为技校了, 这并不幽默, 而且现在你是坛中唯一一位这样做的,还每天都做。谢谢。 +1
              • 要改
                • 我觉得这个称呼挺好的,哈哈
                  挖矿不就是需要技校嘛,和LZ需求完美对应
                  • 说实在,称呼技校并不是为了幽默. 而是尽量避免让一些人有过敏反应.
                    • 应该称名校😁 +1
                • 谢谢。 +2
        • 上策是CS major+math minor,中策是CS + specialization,可惜娃说最近太忙了没空考虑。大家还有什么其他idea?私信交流也行啊
          • 邻居的是CS+BBA
            只有挖矿,没有AI
          • 有精力的肯定是double, triple majors最好.
    • 讨论一下CS选课挺有意义的,大学四年就四十门课,减去十门non-math 就剩三十门。再减去大约十五门必修课程,就剩十五门。如何从上百课程中挑出十五门,和点菜一样要费点心思。 +1
      • 再添个10门课左右,就可以多拿一个Major。再添上。。。一般人添不动了。这样就有差不多25门选修课可以去琢磨,可不是一件容易的事。 +1
        • 请展开来讲讲。谢谢!
        • 好像是不需要添. 将另外的major必修课替代原来的选修课. 就可以了. 总课数没增加. +3
          • 这样课是够了,但会漏掉一些重要的选修课 +1
            • 谢谢. 不过要弄double majors 的人可在每个coop期间修课来解决增加课程的问题. 对于ib或有ap成绩的学生也可转3门课的学分. 最后也能将就过来. 只是小孩肯不肯去做.
              • 转AP学分,美国华人喜欢干这种事,有极端的可以转十来门,这样可以早毕业。我一向觉得这样不妥,AP课程的难度离真正的大学课程还是挺远的。 +3
        • 可以算一下,“最少(不是最优)情况下”多少门课可以double major CO or STAT。我算了一下CO,40门课好像够了。什么时候弄好了发给你review 一下。 +1
          • triple要超过55门课,考虑到有些重要选修课不拉下。我没算过double,理论上最少40也够了。同一门课,最多用两次(就是最多用于申请两个major),所以double和triple的选法有些不同。 +1
            • "同一门课,最多用两次", 学习了
              • 所以triple比double要多了很多课。但无论double还是triple,都不是重点。读哪些课是关键。
    • 大学选课,应该以满足毕业,好通过,拿高分为标准。能否做ai,能否挖矿,不是所有人都适合的。该琢磨的是如何让孩子认清自己,独立适应社会 +6
      • 这个主贴已经被版主的黑手改过了。原帖的家长前是有定语的,不是适合于所有家长 +2
        • uw数学工程计算机等专业每年毕业挖矿的也就百分之一吧,做ai的估计也不多。需要考虑这个的,大概是4字课成绩前几十名那些娃和家长? +1
          • 应该是底子比较好的,学得比较扎实的学生,比例不清楚。
          • 对大多数孩子,挖矿和 ai 的行业要求不是很容易适应的,看需要的基础知识就知道。相反其它大厂的技术需求和发展,可能适合更多孩子,孩子们能好好利用 ai 就行,真的做 ai 研究,那是需要一点深度的。至于挖矿,要看孩子自身造化,有那个灵感,就做,否则不要浪费功夫 +3
    • 这也是我下一步向研究的,谢谢你提出来了!
      • 共同研究,可以当作消闲。
    • 只有你家这种刚上过一遍的最有经验,大多数都是乱跟风 +1
      我家这学期的课包括m138,m146,m249,cs146,cs136l,cs860。问他问什么选那两个,就是因为有学长选了,跟着选的。
      • 860不能用于申请本科学位。。。
        不过挺有意思的。还有另外一两门8字头的也可以。249是很有道理的一种选法,我觉得249就应该安排在1B开课。
    • 不是UW学生, 但孩子也在考虑这个问题。 应该是多选Computation, Algorithms, 数学方面的课程吧。 +1
      • 对。这方面的课程很多,人的精力有限,不可能都学,所以需要琢磨一下。
      • 看了一些你的旧帖,都挺好的,也给我家不少的借鉴。估计像你家娃这样的,应该自己都能清楚了👍
    • 我告诉儿子,如果将来想搞 AI 或挖矿,有本事最好读到博士,名校博士更好,去挣钱或搞学术都行。 +2
      • 时刻准备好读博士。任何时候这种工作拿到了就去,位置不等人,本科能拿到的难度大了好多。 +1
        • 本科很难走远 +1
          • 这个是误会。只要能拿到位置,本科和博士没区别。当然还是要学习新东西。 +1
            • 数学底子不同,有些不是工作中能学的
              • 想学都能学得到,不需要去专门读博士。 +2
      • 前年入学的时候完全没想过读博,这两年形势急转,我们家的也在考虑是不是要读搏了。不过就怕过几年博士也通胀了。算了顺其自然看天意吧。两手都准备着准没错。
        • 博士早就通胀了,现在招矿工大都prefer PhD,我组里的是,前几周美国那边新招的更是 MIT PhD
          • 那你们落后了。不过那些先行的AI挖矿好像也没挖着啥。可能挖到的,继续闷头赚大钱,秘而不宣。
      • 名校博士5-6年读下来学费生活费不菲,还少挣几年工资,两边加起来成本巨大啊 +2
        • 如果小孩有天赋,不要被几年工资浪费了 +1
          • 同理,如果有天赋,也不仅仅是几年工资,几年的工作经验也很宝贵的。真正的surprise往往发生在20几到30岁。最好俩手准备,有好的机会不要错过,没有继续读。
        • 实际上是技术高层有本科生,管着一大堆博士。这些行业主要看天分,学位只是进门时让人看的。天赋高的,自然学习能力也非同一般。 +2
        • 我家小的在读博,i20上列得很清楚,学费生活费健康保险近十万,学费健康保险全免学校出,生活费五万多要交少许税,够孩子基本生活了。读博很辛苦,要有准备。得失谁又说得清。 +2
          • 牛,这是全奖吧,不知道比例有多少,大部分博士有奖学金,还是仅有少量可以拿到?
            • 博士一般都是全奖,master一般得自己掏钱。私校给的比公校多 +2
              • 各个学校不同吧?有个朋友儿子去米大读了两年cs的master是免学费的. 之后转去西北读博, 还有钱给.也有coop.
                • master 全奖不多, 但有些会cover一部分费用。 博士都有,除了免学费,每月的生活费够生活了。但在生活成本高的地方的公校不太够。读博辛苦,小孩喜欢才行 +1
        • 富裕地方长大的孩子去读博士,要有情怀(像读医,社会学的),是真爱,真有兴趣的。他/她们是不计‘成本’的。很多读完后留在了学术界。最近这二三十年,工业界的诱惑太大了,有一些就‘叛变’了,去套现了。
    • 绝大部分学生以应用为目的,本科选Python for ML入门,可以多参加实战项目,比如Kaggle竞赛。搞AI研究一般需要研究生,看大量论文,需要创新,不光是数学,数学只是一个基本工具
      • 一般是要研究生。不过本科生如果准备好了,也可以干。这版主乱改帖子,我的原意肯定不是让大家都去琢磨这个。。。这和绝大部分学生无关。 +4
        • 👍. 我可能先琢磨下我家娃属不属于这绝大部分
          • 你家牛娃应该属于一小部分,我感觉你很可能需要忙乎这个 +2
            • 跟牛娃有很大差距. 娃提过AI, ML, 他自己先看点, 我也帮不上. 娃上大学后, 开始有点不放心, 怀着有点忐忑的心情看娃上14x课, 现在就什么都不管了, 除了回家接下. 我回头跟他提下. 谢谢啦.
    • 难道不是先看智商够不够? +3
    • 这里有篇小文,把这二者结合起来点了一下
      The most popular approaches to go from raw data to a live trade
      • 还有个中文帖子也可以看看 +1
        大家好, 我是Lucy@FinTech社区。 今天这篇文章是关于: AI在量化投资中是如何应用的。 首先我们来看这张图: 它和标准的机器学习任务是比较类似的。 当我们有了raw data,然后要进行feature engineering,知道feat…