DNN深度学习网络选股策略

深度神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其基本单元是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入，通过调整权重来改变输入对神经元的影响。神经网络通过多层的非线性隐藏层，可以实现对复杂函数的逼近，达到万能近似的效果。 在DNN中，数据从输入层开始，经过隐藏层的逐层计算，最终到达输出层。每一层神经元的输出都作为下一层神经元的输入，通过激活函数实现非线性变换。DNN的训练过程依赖于反向传播算法和梯度下降算法，通过计算输出层与真实标签之间的误差，并将误差反向传播到每一层神经元，更新神经元的权重和偏置项，以最小化预测误差。 本课程大纲： 1. 深度神经网络原理 2. 策略构建步骤 1. 因子构建 2. 模型设定 3. 数据抽取于处理 4. 持仓周期与持股数 5. 回测业绩