1樓：BigQuant
如果您是想深入量化行業呢，還是建議您學習，因為就根據國內目前的量化交易情況而言，已經越來越多的涉及到了機器學習。BigQuant人工智慧量化交易平台是國內首個將人工智慧技術應用於量化投資領域的平台級產品，隨著私募公募競爭的加劇，隨著傳統投資策略收益不斷壓縮，機器學習在量化投資中的運用也不斷增加。
BigQuant-人工智慧量化交易平台
2樓：
當然要而且有數學功底可以更深入的了解機器學習的基本公式。千萬不要只是各種調包調參，對行業應用沒有價值。
學習方式，把吳恩達的課的每個公式抄一遍想一遍，相信以提問者的能力不需要太久時間
3樓：WeTrade
我不清楚現在人工智慧前沿發展到什麼階段，基於對現有資訊的理解得出以下個人觀點。
第一，不用機器學習你現在有策略能盈利嗎，沒有的話就不要研究；
第二，開始盈利了，想錦上添花，著手建立自己的量化因子庫再學習；
4樓：李江維
需要，量化投資會涉及到很多方面，通過機器學習可以金融資訊、資料、輿情等多方面進行深入研究，如果時間有限，將巨集觀層面研究清晰也可，深入研究可以請更資深的人來做。
學習計算機視覺前，要不要學習機器學習和影象處理？
哈哈哈 如果有影象處理的基礎知識，有利於設計出效能更優的演算法。例如 深度學習 非區域性均值降噪，就得到了非區域性神經網路 Non local Neural Networks 1 非區域性神經網路 殘差網路 軟閾值化，就得到了更適合含噪資料的深度殘差收縮網路 Deep Residual Shrink...
學習深度學習是否要先學習機器學習？
作為乙個在數學系學統計做過機器學習，工作後搞深度學習的人，我可以很負責任的告訴你，不需要 理論上來說，深度學習確實是機器學習的一部分。十年前，深度學習其實還叫 ANN，是存活在機器學習裡的一小部分 別噴，我知道現在主流是 CNN，跟ANN不同 但是實際上，深度學習是乙個用計算機算力暴力求解問題的函式...
學習大資料需要學習機器學習嗎
Hong 個人經驗 如果你的職業規劃明確 想做big data engineer,那大概率你用不上機器學習的知識，就是遇上了扔給Data Scientist就好 而相反的如果你想做大資料分析 Data Scientist big data analysts 機器學習就是必須的了 而且你首先應該是個及...