本文目录一览：
- 〖壹〗、机器学习分类之“监督式学习”和“非监督式学习”,全网讲的最简单最...
- 〖贰〗、什么是量化交易?
- 〖叁〗、币币交易所量化交易系统开发搭建
- 〖肆〗、算法工程师的技能树
- 〖伍〗、反洗钱岗位竞聘面试问题
机器学习分类之“监督式学习”和“非监督式学习”,全网讲的最简单最...
〖壹〗、机器学习分为“监督式学习”和“非监督式学习”。在“监督式学习”中，输入数据既有“特征（X变量）”，也有“响应变量（y变量）”。特色是利用特征预测响应变量。响应变量为分类变量时称为“分类问题监督式学习”，如信贷资产分类；为连续变量时称为“回归问题监督式学习”，如预测债务承受额。
〖贰〗、监督式学习定义：输入数据中既有X变量（特征），也有y变量（响应变量），使用特征（X变量）来预测响应变量（y变量）。进一步分类：分类问题监督式学习：响应变量（y变量）为分类变量，如信贷资产五级分类（正常、关注、次级、可疑、损失）或客户信用评级（AAA， AA……， C， D）。
〖叁〗、机器学习的世界如同一个精密的侦探故事，其核心分类有两个关键角色：监督式学习和非监督式学习。它们各自肩负着揭示数据背后秘密的使命。在监督式学习的舞台，我们拥有详细的剧本——X变量（特征）和Y变量（响应），就像侦探手中的线索，目标是通过学习这些特征来精准预测Y的值。
〖肆〗、机器学习大致可分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。下面分别对这三种学习方式进行详细介绍。监督学习 监督学习（Supervised Learning）基本上等同于分类（Classification）。它从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。
〖伍〗、同时尽可能保留信息。这两个类型将在后续课程深入探讨。综上所述，监督学习和无监督学习是机器学习的两大核心领域。监督学习通过建立输入到输出的映射来预测结果，而无监督学习则侧重于从数据中发现结构和模式。两者在应用场景和方法上各有特点，共同构成了机器学习的丰富体系。
〖陆〗、机器学习可根据不同标准进行分类，具体如下：根据经验获取方式分类监督学习：经验完全由人收集并输入计算机，需为训练数据打标签，即告知计算机每个训练样本的类别。例如，图像分类中，给计算机提供大量带有“猫”“狗”等标签的图片进行训练。常见算法有支持向量机、人工神经网络、深度神经网络等。
什么是量化交易?
量化交易是通过事先设定好的条件进行程序化交易的方式，可有效避免情绪化影响，适合大型私募或有成熟交易体系的投资者使用。核心定义与特点量化交易基于预设的数学模型和算法，将交易策略转化为计算机程序，通过自动化执行完成买卖操作。其核心优势在于消除人为情绪干扰（如恐惧、贪婪），确保交易逻辑的一致性。
量化交易是一种以数据模型为核心、程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法，广义上等同于程序化交易，通过预设规则和计算机程序实现自动下单。核心定义与特征量化交易以数学模型和统计分析为基础，通过计算机程序自动执行交易指令。
量化交易是一种使用定量分析和数学模型来确定交易策略并执行交易的方法。量化交易的定义 量化交易的核心在于“量化”，即用定量的方式来确定交易策略。这种策略通常基于对历史数据的分析，利用统计学、数学和计算机科学的方法来发现价格趋势、交易信号或市场异常。
币币交易所量化交易系统开发搭建
〖壹〗、币币交易所量化交易系统开发搭建需结合交易所类型、交易机制与量化策略，核心步骤包括明确系统定位、设计交易逻辑、开发技术架构、集成量化功能及保障安全合规。 以下是具体分析：明确交易所类型与交易机制中心化交易所（CEX）：币币交易通过平台撮合，用户需将币存入平台账户，交易完成后可提币至去中心化钱包。
〖贰〗、搭建量化交易系统可参考以下步骤：构建基础交易模型需先拥有一套成型的交易系统，手动交易与量化交易的核心差异在于执行方式，但底层逻辑需保持一致。基础交易模型需明确交易规则（如入场条件、止损止盈机制），并确保其细节可被程序语言标准化实现。
〖叁〗、首先，需要明确量化交易系统的目标，是追求高收益、低回撤，还是稳定盈利等。同时，也要对自身的投资风格、风险偏好和资金规模有清晰的认识，以便为后续的策略开发和系统搭建提供方向。
〖肆〗、建立自己的量化交易算法交易事业，需系统规划并分阶段推进，涵盖知识储备、技术准备、策略开发、业务搭建及持续优化等环节。夯实基础：理解量化交易核心逻辑量化交易通过数学模型和计算机程序分析市场数据，制定交易策略并自动执行，核心目标是减少人为情绪干扰，提升交易效率。
〖伍〗、系统搭建是实现策略自动化执行的关键步骤。需要选择合适的编程语言和开发平台，如Python等，以及交易API来实现策略的自动化交易。在系统搭建过程中，要注重代码的健壮性和可扩展性，以便在未来能够方便地添加新的功能和优化现有策略。风险控制 风险控制是量化交易系统不可或缺的一部分。
〖陆〗、基础准备 首先得有个交易所API接口，主流平台都提供这个。拿到接口权限后，用Python这些编程语言调取实时行情数据。很多人直接用现成的量化框架，比如vn.py或者ccxt库，省去造轮子的时间。
算法工程师的技能树
〖壹〗、算法工程师的技能树可分为算法能力、工程能力、大数据能力、业务理解能力、沟通能力五大核心方向，以下为详细解析：算法能力算法能力是算法工程师的核心竞争力，需掌握以下关键技能：机器学习基础 监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习等经典算法原理。
〖贰〗、传统模型基于字面匹配：如TF-IDF、BM25，主要通过计算字面相似度来匹配文本。语义匹配：如LSA类模型，考虑文本的语义信息进行匹配。深度学习文本匹配模型发展过程单语义模型：简单用全连接、CNN类或RNN类神经网络编码两个句子后计算匹配度，未考虑句子中短语的局部结构。
〖叁〗、新技术跟踪：持续关注射频领域的新技术、新趋势及新产品，保持对射频技术的敏锐度。创新能力培养：培养创新思维和解决问题的能力，能够在射频领域提出新的想法和解决方案。
〖肆〗、生物信息学算法与软件开发：深入学习生物信息学中的算法原理，尝试自己编写或修改生物信息学软件，提高数据处理和分析的效率。学习资源与实践 在线课程与视频：利用“生信技能树”公众号及B站等平台上的免费资源，如100小时全套生信工程师教学视频，系统学习生物信息学的知识和技能。
〖伍〗、技术能力：理论基础：扎实的机器学习理论（如概率图模型、强化学习、优化算法）和基础算法功底（如树搜索、动态规划）。编程技能：精通C/C++（高性能计算）和Python（快速原型开发），可能涉及模型训练框架（如PyTorch/TensorFlow）的底层优化。开源经验：有开源项目贡献经历者优先，需适应开源协作模式。
〖陆〗、可迁移技能：深度学习培养的逻辑推理、问题拆解等能力可跨领域应用。例如，掌握贝叶斯定理的工程师能快速理解医学诊断中的概率模型。快速适应新领域：通过构建底层认知框架，缩短新领域学习周期。例如，有物理背景的研究者转行金融工程时，能更快理解随机微分方程的应用。
反洗钱岗位竞聘面试问题
〖壹〗、在反洗钱岗位竞聘面试中，针对可能的问题，以下是我的回答示例：请简要介绍您的背景和在反洗钱领域的经验：我拥有超过五年的反洗钱工作经验，曾在多家金融机构担任反洗钱专员。在这期间，我深入参与了反洗钱政策的制定与执行，积累了丰富的实战经验。我熟悉反洗钱法律法规，并成功处理过多起可疑交易报告，有效防范了洗钱风险。
〖贰〗、对银行业务的兴趣：柜员岗涉及票据处理、内部账务管理、业务印章保管等核心操作，能系统学习银行基础业务流程与合规规范。例如，通过办理存取款、转账等业务，可快速掌握账户管理、反洗钱等关键技能。沟通能力的发挥：柜员需每日与客户高频互动，解答疑问、处理投诉。
〖叁〗、银行机关竞聘笔试内容通常涵盖自我认知与岗位匹配、人际关系、银行业务知识、领导和管理能力、战略规划和业务发展以及其他题型等多个方面。具体如下：自我认知与岗位匹配题：要求竞聘者介绍自己并阐述适合竞聘岗位的原因，包括专业背景、实习经历、学习能力、抗压能力等。
〖肆〗、职称竞聘上岗具备的条件和优势填写要点竞聘条件填写要点竞聘条件需围绕岗位核心要求展开，结合自身履历与岗位需求匹配，重点体现资质符合性与基础胜任力。基本资质匹配明确列出与竞聘岗位直接相关的学历、专业、职业资格或技术职称。
〖伍〗、适合考ACAMS反洗钱考试的人群主要有以下几类： 银行从业人员，尤其是初入行者。对于刚进入银行的小朋友，ACAMS证书可以作为竞聘中的一大加分项。在转岗至内控合规部门时，这个国际认证资格能显著增加竞争优势。 意向从事内控合规岗位的个人。
标签： python反洗钱算法
