本发明提供一种基于多参数回测的量化投资策略优化方法，包括：服务器从数据库提取待优化的金融模型数据集和初始金融数据集中的数据作为初始数据，服务器对初始金融数据进行筛选和分类，将数据按照数据是否连续区分为连续型参数和离散型参数，服务器按照一...

本发明提供一种基于复杂科学的元强化学习对股指已实现波动率的预测方法，所述预测方法结合金融环境和元知识环境，通过强化学习器的训练实现对股指已实现波动率的预测

本发明提供一种基于人工智能的期权风险预警方法，其包括：筛选每日的期权合约以形成多个有效期权数据；提取每一有效期权数据的特征；将多个有效期权数据的特征输入以神经网络为基础的插值补充模型以获得期权价格插值映射关系进而获得需要插值的行权价期权...

本发明公开了基于逆金融收益率概率分布的权重优化Adaboost方法，具体包括如下步骤：101)预处理步骤、102)分类步骤、103)更新权值训练步骤和104)预测步骤；本发明提供引入了“概率的概率”来刻画收益率分布尾部的动态性，以提高预...