使用深度学习技术预测股票价格
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更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台：
https://bigquant.com/data/home
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
新版表达式算子：
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS
新版因子平台：
https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5
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深度学习策略的交易规则
买入条件：预测的上涨概率>0.5，则买入或保持已有持仓。 卖出条件 :预测的上涨概率<0.5，则卖出已有股票。
策略构建步骤
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确定股票池和数据起止时间
在证券代码列表m24和m28模块中输入要回测的单只股票，以及数据的起止日期(分别为训练集和验证集)。
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确定因子
在输入特征列表m8模块中输入用于预测的N个因子表达式。
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获取基础数据
通过基础特征数据抽取模块m22和m16获取指定股票池的基础数据，如收盘价等字段。
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确定并计算模型标注
通过自动标注股票模块m21计算需要的标注指标，本例中首先计算未来10天收益，然后根据其正负来给每日数据标注1或0，来标识涨跌
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抽取因子数据
通过衍生数据抽取模块m23和m26计算因子数据。
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合并标注与因子数据
通过连接数据m17模块合并因子数据和标注数据。
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生成序列窗口滚动数据集
通过序列窗口滚动(深度学习)模块m25和m27将训练集和预测集的数据生成固定窗口长度的数据序列，为后续模型训练和预测做准备。
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构建LSTM + CNN模型构架
在画布左侧模块列表中依次拖入输入层模块、Reshape层模块、Conv2D层模块、Reshape层模块、LSTM层模块、Dropout层模块和全连接层模块(两组)，构成深度学习网络构架，
最后通过“构建(深度学习)”模块组装各层。这里需要注意：
输入层的shape参数是 窗口滚动数据集的大小 X 因子数量 , 本例为 50 行 X 5个因子
ReShape层的参数是 窗口滚动数据集的大小 X 因子数量 X 1 ，本例为 50 行 X 5个因子 X1
Conv2D层中的 kernel_size参数是滑动窗口的尺寸，本例中使用 3行 X 5列 的窗口, 每次滑动的步长为 1行 X 1列 ， 卷积核数目为32，这里的窗口设置决定了后面ReShape层的参数
ReShape层中的target_shape 参数，这是由 窗口滚动数据集 X 因子数量 和 Conv2D层中设置的窗口尺寸以及步长决定的。本例中 50行 X 5因子 的输入数据，使用 3行 X5列 的窗口滑动取数据，
每次移动1行，共计可以得到48次数据(即可以通过滑动3行 X 5列的窗口48次来获取完整的数据)，因此target_shape= 48 X 卷积核数32
LSTM层的输出空间维度设置为卷积核数32，并设置激活函数
Dropout层是防止过度拟合采用的主动裁剪数据技术，这里设置rate 为0.8
全连接层共两层，第一层的输出空间维度与LSTM的输出维度保持一致为32，第二层将第一层的32维数据转变为1维数据输出，即获取预测的label值，此例为0到1之间的连续值，可以认为是上涨的概率。
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训练深度学习模型 在画布左侧模块列表中拖入“训练(深度学习)”模块m6,设置属性中的优化器、目标函数、评估指标、每次训练的数据量batch_size、迭代次数epochs和GPU的数量以及日志输出频率。
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使用深度学习模型预测
在画布左侧模块列表中拖入“预测(深度学习)”模块m7，并将“训练(深度学习)”模块m6的模型输出和验证集的序列窗口滚动数据集传给预测模块，通过预测模块即根据股票验证集的数据预测上涨的概率。
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将预测结果与时间拼接 通过自定义模块m2将预测的每个滚动序列窗口的最后一个值最为当日的预测结果，并与预测集数据的时间列拼接，形成最终的每日预测结果。
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根据模型预测结果构建策略 如果当日预测的上涨概率大于0.5，则保持持仓或买入
如果当日预测的上涨概率小于0.5，则卖出股票或保持空仓。
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模拟回测 通过 trade 模块中的初始化函数定义交易手续费和滑点，通过 context.prediction 获取每日的上涨概率预测结果；
通过 trade 模块中的主函数(handle函数)查看每日的买卖交易信号，按照买卖原则执行相应的买入/卖出操作。
https://bigquant.com/experimentshare/641d6555487a4360b166e92421c46853
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