【机器学习课程】经典算法之——AdaBoost在量化投资中的应用（附代码和很多论文资料）
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AdaBoost是由Yoav Freund和Robert Schapire提出自适应增强的一种机器学习方法。AdaBoost算法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。
AdaBoost是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器（新的因子），直到达到某个预定的足够小的错误率。在训练样本时，每一个样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。第一次分类后，如果某个样本已经被正确地分类，那么它的权重就会降低，因为它被下一个分类器选中的概率被降低；反之，如果样本被分类错误，它的权重就会增加。通过这样的方式，AdaBoost算法能"针对"那些难以分离的样本上。因此，在量化分析预测股票的走势上，AadaBoost常能比其它算法更加胜任。
在将此算法搬运到预测股票涨跌之前，我们需要做一些调整避免AdaBoost算法的"水土不服"。
1）由于AdaBoost算法对于噪声数据和异常数据极其敏感，简答地将训练样本分类涨与跌为(+1,-1)可能会对结果造成极大影响。所以，处理时可以去除样本中不明显的涨跌（如<1%)保留噪声较少部分。
2）在弱分类器的选择上，大家可以加上任何有相关性的因子。但是，值得注意的是，需要将因子的值划在同一区间内，这样可以极大减少极端值的影响。
为了方便解释，这里选择了三层（L层）弱分类器，分为两组（G组）。
1）首先，我们有训练样本D={xi = (Xi1,Xi2,Xi3),Yi}, 这里i表示第i个样本，xi表示每个样本对应的三个因子, Y代表每个样本对应的需要学习的值——涨（+）或跌（-）。
2）起初，如图一，我们赋予每个样本同样的权重 wi = 1/n，图中显示每一个圆圈大小一致。然后，我们尽可能使得错误分类得将样本一分为二，分成两组。
并记录该训练误差。
3）计算判决分数 ：
4）更新权重，如图二、三，将分类正确地权重降低（圈圈变小），分类正确地权重降低（圈圈变大）。
5）得到最后的分类器：
6）现在可以通过得到的分类器的值来预测涨跌幅，分数越高则走涨的可能性却高，分数越低则走跌的可能性越大。
参考文献：
http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/14103983
代码推荐：
https://github.com/justdark/dml/tree/master/dml/ADAB
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