Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环...

每个LSTM层50个神经元、LSTM层激活函数为ReLU、最后一层全连接层激活函数为Sigmoid、优化器为Adam、Dropout取20%、损失函数为MSE,batchsize为20、训练轮数epochs为100,在模型训练阶段又新加入了模型评估指标准确率accuracy。

股市风云莫测,金融知识够用吗?无模型金融强化学习框架来了

White在1988年尝试使用传统的BP神经网络对IBM公司股票的收益率进行预测，但由于梯度爆炸问题，导致训练过程只得到了局部最优解，因此预测结果较差。随后在1990年，Kimoto等人使用模块化神经网络模型。成功预测东京证券交易所股票的买卖时间。在2010年，Hadavandi等人提出了一种基于遗传模糊系统和ANN相结合的股价预测系统。同...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

这里使用yfinance库下载股票数据,计算收益率并命名为“returns”列。然后进行特征工程,如下代码所示:df["returnst-1"]=df[["returns"]].shift(1)df["meanreturns15"]=df[["returns"]].rolling(15).mean().shift(1)df["meanreturns60"]=df[["returns"]].rolling(60).mean().shift...

广发言 | 李育鑫:AI时代,量化投资将更加智能与精准

二是因子测试,是通过历史数据检验的方法,评估因子取值与未来股票收益率之间是否长期具备稳定的关联性,筛选出能较为稳定地预测未来股票收益率的有效因子。三是因子相关性检验,旨在了解因子之间的线性关系,这对于构建多因子模型和避免多重共线性至关重要。通过长期不断积累低相关性的有效因子,力求获得穿越周期、低衰减兼备...

AI+HI报告:GRU网络在风格自适应中的创新与应用(附下载)

对任务二,全连接层FC2的输出维度为3,我们计算其与未来10日收益分类的交叉熵损失,并用分类3-分类1作为每只股票的因子得分,在后文中我们将该因子称为GRU3分类因子。对任务三,可以看作前两个模型的集成,前10个epoch执行任务一,使用FCI层连接GRU层,计算IC损失、10个epoch之后执行任务...

LSTM Networks 应用于股票市场探究

然而,StockRanker在股灾时期回撤很大(使用默认因子回撤55%),因此需要择时模型,控制StockRanker在大盘走势不好时的仓位(www.e993.com)2024年11月8日。LSTM(长短期记忆神经网络)是一种善于处理和预测时间序列相关数据的RNN。本文初步探究了LSTM在股票市场的应用,进而将LSTM对沪深300未来五日收益率的预测作为择时器并与StockRanker...

科大国创:2023年度向特定对象发行股票募集说明书(申报稿)

本次发行募集资金主要投向数据智能平台升级及产业化项目和智慧储能BMS及系统产业化项目,经测算本次募集资金投资项目具有良好的经济效益,但募集资金投资项目的预期效益系参考可比产品或服务的市场价格、公司的期间费用率水平等测算得来,上述价格和费率水平可能发生一定程度的变化,同时募集资金投资项目的市场需求也存在一定程度...

是涨是跌?我用Python预测股票价格趋势

现在我们已经完成了一些基本分析，现在进一步深入研究。现在我们来分析一下股票的风险。这里需要仔细观察股票的每日变化趋势。使用pct_change来查找每天的百分比变化。forcompanyincompany_list:company['DailyReturn']=company['close'].pct_change()#画出日收益率fig,axes=plt.subplots(nrows=2,n...

Kaggle大神们都在用什么语言、框架、模型?这里有一份详细统计

在调整一个模型时,一旦你达到了一个收益率下降的点,通常最好重新开始构建一个产生不同类型错误的新模型,并将它们的预测求平均。集成方法应用示例在一个kaggle「木薯叶病分类」比赛中,选手要将木薯叶子图像分类为健康或四类疾病。冠军解决方案包括4个不同的模型CropNet、EfficientNetB4、ResNext50和Vit,并采用了平...

用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析

其次,引入RNNs(或更具体地说是LSTMs)以及它们如何进行时间序列分析。接着,让读者熟悉适合深度学习模型的金融数据。接着,举一个实例来说明一支对冲基金如何使用深度学习预测股票价格。最后,就如何使用深度学习来提高对现有或新购对冲基金的表现提供可操作的建议。