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本附件包括：

• 20200508-华泰人工智能系列之三十一：生成对抗网络GAN初探-华泰证券.pdf
• 20200614-华泰人工智能系列之三十二：AlphaNet：因子挖掘神经网络-华泰证券.pdf
• 20200702-华泰人工智能系列之三十三：数据模式探索：无监督学习案例-华泰证券.pdf
• 20200824-华泰人工智能系列之三十四：再探AlphaNet：结构和特征优化-华泰证券.pdf
• 20200828-华泰人工智能系列之三十五：WGAN应用于金融时间序列生成-华泰证券.pdf
• 20200922-华泰人工智能系列之三十六：相对生成对抗网络RGAN实证-华泰证券.pdf
• 20201022-华泰人工智能系列之三十七：舆情因子和BERT情感分类模型-华泰证券.pdf
• 20201123-华泰人工智能系列之三十八：WGAN生成：从单资产到多资产-华泰证券.pdf
• 20201221-华泰人工智能系列之三十九：周频量价选股模型的组合优化实证-华泰证券.pdf
• 20201222-华泰人工智能系列之四十：微软AI量化投资平台Qlib体验-华泰证券.pdf
• 20210118-华泰人工智能系列之四十一：基于BERT的分析师研报情感因子-华泰证券.pdf
• 20210221-华泰人工智能系列之四十二：图神经网络选股与Qlib实践-华泰证券.pdf
• 20210310-华泰人工智能系列之四十三：因子观点融入机器学习-华泰证券.pdf
• 20210413-华泰人工智能系列之四十四：深度卷积GAN实证-华泰证券.pdf
• 20210419-华泰人工智能系列之四十五：cGAN应用于资产配置-华泰证券.pdf
• 20210704-华泰人工智能系列之四十六：AlphaNet改进：结构和损失函数-华泰证券.pdf
• 20210804-华泰人工智能系列之四十七：cGAN模拟宏观指标-华泰证券.pdf
• 20211012-华泰人工智能系列之四十八：对抗过拟合：cGAN应用于策略调参-华泰证券.pdf
• 20211024-华泰人工智能系列之四十九：SinGAN单样本生成-华泰证券.pdf
• 20211109-华泰人工智能系列之五十：再探cGAN资产配置-华泰证券.pdf
• 20220107-华泰人工智能系列之五十一：文本PEAD选股策略-华泰证券.pdf
• 20220109-华泰人工智能系列之五十二：神经网络组合优化初探-华泰证券.pdf
• 20220112-华泰人工智能系列之五十三：揭秘微软AI量化研究-华泰证券.pdf
• 20220407-华泰人工智能系列之五十四：基于遗传规划的一致预期因子挖掘-华泰证券.pdf
• 20220411-华泰人工智能系列之五十五：图神经网络选股的进阶之路-华泰证券.pdf
• 20220423-华泰人工智能系列之五十六：新闻舆情分析的HAN网络选股-华泰证券.pdf
• 20220701-华泰人工智能系列之五十七：文本FADT选股-华泰证券.pdf
• 20220707-华泰人工智能系列之五十八：分析师共同覆盖因子和图神经网络-华泰证券.pdf
• 20220721-华泰人工智能系列之五十九：强化学习初探与DQN择时-华泰证券.pdf
• 20221011-华泰人工智能系列之六十：量化如何追求模糊的正确：有序回归-华泰证券.pdf
• 20221026-华泰人工智能系列之六十一：深挖分析师共同覆盖中的关联因子-华泰证券.pdf
• 20221027-华泰人工智能系列之六十二：NLP综述：勾勒AI语义理解的轨迹-华泰证券.pdf
• 20221028-华泰人工智能系列之六十三：再探文本FADT选股-华泰证券.pdf

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• 20170601-华泰人工智能系列之一：人工智能选股框架及经典算法简介-华泰证券.pdf
• 20170622-华泰人工智能系列之二：人工智能选股之广义线性模型-华泰证券.pdf
• 20170804-华泰人工智能系列之三：人工智能选股之支持向量机模型-华泰证券.pdf
• 20170817-华泰人工智能系列之四：人工智能选股之朴素贝叶斯模型-华泰证券.pdf
• 20170831-华泰人工智能系列之五：人工智能选股之随机森林模型-华泰证券.pdf
• 20170911-华泰人工智能系列之六：人工智能选股之Boosting模型-华泰证券.pdf
• 20170912-华泰人工智能系列之七：人工智能选股之Python实战-华泰证券.pdf
• 20171123-华泰人工智能系列之八：人工智能选股之全连接神经网络-华泰证券.pdf
• 20171124-华泰人工智能系列之九：人工智能选股之循环神经网络模型-华泰证券.pdf
• 20180320-华泰人工智能系列之十：宏观周期指标应用于随机森林选股-华泰证券.pdf
• 20180503-华泰人工智能系列之十一：人工智能选股之stacking集成学习-华泰证券.pdf
• 20180725-华泰人工智能系列之十二：人工智能选股之特征选择-华泰证券.pdf
• 20180802-华泰人工智能系列之十三：人工智能选股之损失函数的改进-华泰证券.pdf
• 20181128-华泰人工智能系列之十四：对抗过拟合：从时序交叉验证谈起-华泰证券.pdf
• 20190213-华泰人工智能系列之十五：人工智能选股之卷积神经网络-华泰证券.pdf
• 20190218-华泰人工智能系列之十六：再论时序交叉验证对抗过拟合-华泰证券.pdf
• 20190313-华泰人工智能系列之十七：人工智能选股之数据标注方法实证-华泰证券.pdf
• 20190409-华泰人工智能系列之十八：机器学习选股模型的调仓频率实证-华泰证券.pdf
• 20190422-华泰人工智能系列之十九：偶然中的必然：重采样技术检验过拟合-华泰证券.pdf
• 20190429-华泰人工智能系列之二十：必然中的偶然：机器学习中的随机数-华泰证券.pdf
• 20190610-华泰人工智能系列之二十一：基于遗传规划的选股因子挖掘-华泰证券.pdf
• 20190617-华泰人工智能系列之二十二：基于CSCV框架的回测过拟合概率-华泰证券.pdf
• 20190807-华泰人工智能系列之二十三：再探基于遗传规划的选股因子挖掘-华泰证券.pdf
• 20190902-华泰人工智能系列之二十四：真假序列识别研究-投石问路：技术分析可靠否？-华泰证券.pdf
• 20191117-华泰人工智能系列之二十五：真假序列识别再探：市场弱有效性检验与择时战场选择-华泰证券.pdf
• 20191125-华泰人工智能系列之二十六：遗传规划在CTA信号挖掘中的应用-华泰证券.pdf
• 20200206-华泰人工智能系列之二十七：揭开机器学习模型的“黑箱”-华泰证券.pdf
• 20200218-华泰人工智能系列之二十八：基于量价的人工智能选股体系概览-华泰证券.pdf
• 20200319-华泰人工智能系列之二十九：提升超额收益_另类标签和集成学习-华泰证券.pdf
• 20200424-华泰人工智能系列之三十：从关联到逻辑：因果推断初探-华泰证券.pdf