CNN

问题

user3558B+可以做一期关于DNN跟CNN在短线因子跟长中线因子讲解吗？

策略源码

短周期

https://bigquant.com/experimentshare/d3a4560c6c0e4b4683c23c3ffff1315e

长周期

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问题

DNN和CNN正则化参数是否可以只调L2的kernal_regularizer参数，其他参数是否需要调整？ 是否从0.0001开始调，往大还是往小调？

视频

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策略源码

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2021年8月5日Meetup问题：深度学习的学习率在哪里可以调整，训练集和测试集的loss如何打印到一张图上，early_stop如何设置？深度学习的权值初始化方法对结果影响很大，能否做个全面介绍，CNN,lstm,mlp一般试用哪种初始化方法。lstm或者cnn后面接的mlp一般用几层为好？mlp的神经元数量一般要相较输入层扩充几倍？

[https://bigquant.com/experimentshare/c0853836ac224f7ab02c97acce9f973f](https://bigquant.com/experimentshare/c0853836ac224f7ab02

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本文为旧版实现，仅供学习参考。

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策略案例

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导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从特征抽取、模型建立、参数优化、实现预测的过程，其中运用了多种机器学习方法，比如BERT进行文本情绪分析、傅里叶变换提取总体趋势、autoencoder识别高级特征、XGboost实现特征重要性排序等。本文学习的思路是：GAN算法概览 – 项目思路 – 项目详解。拟在学习完成后，在Bigquant平台

导语

这是本系列专题研究的第四篇：基于卷积神经网络CNN的深度学习因子选股模型。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），是计算机视觉研究和应用领域中最具影响力的模型之一。同样，如果将时间看作一个空间维度，类似于二维图像的高度或宽度，CNN也可以对时间序列处理产生令人惊喜的效果。本文首先大致介绍了CNN的原理，然后详细解释了一维CNN模型如何进行应用于时间序列并进行特征选取，最后以一个实

构建一个多层卷积网络 CNN

在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。

卷积层

卷积层（Convolutional layer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

线性整流层

线性整流层（Rectified Linea

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• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/ccbddd56-eddd-4a7f-95e2-88e8a0432a3d

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首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的； 尝试：这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_^"，比较直白的说法是“没啥效果T_T”。

进入正题： 首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。 ![{w:100}](/wi

问题

https://bigquant.com/experimentshare/3aff241f03194816912c850f1f118ab6

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如题：CNN模块中的卷积层和LSTM模块在可视化工作界面通过连线连接，他们之间是通过什么原理进行融合和连接的呢？

希望得到平台工程师的解答，谢谢！

求助平台策略工程师

我在改LSTM+CNN代码时，把输入特征改为15维时，运行不成功

策略地址为：https://bigquant.com/codeshare/8b2a7e00-18b2-4fd4-8777-6875307dae1e

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根据【模板策略】LSTM+CNN深度学习预测股价案例没有成交？

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-gujia-4teFqoC7MV

或

https://bigquant.com/community/t/topic/194980

https://bigquant.com/experimentshare/52d3c0772a2d4ef9bb5950c7c6646170

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擂台赛背景

12月7日，BigQuant发布年度重磅报告（https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI），发布了Deep Alpha-CNN模型，该模型采用7层一维卷积神经网络，并引入残差，降低模型复杂度，防止梯度爆炸/消失，达到更好收敛。

研究结论要点：

1、7层的卷积神经网络表现好于2层，能够学习到更多的市场特征。

2、研究发现当kernel size、batch size、feature map等参数越小，模型表现

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问题

<ERROR: moduleinvoker: module name: dl_layer_lstm, module version: v1, trackeback: RuntimeError: Physical devices cannot be modified after being initialized>

请问是什么原因？配置了一块GPU，重启了开发环境也不行，一直提示这个错误

[https://bigquant.com/experimentshare/ad9ddc0550d64dfa933ceaaf28f61e21](https://bigquant.com/exp

问题

问题描述

cnn的AI程序，滚动窗口设为5时，模拟交易推送的股票和回测时一致（1月4号都推送买入300703）；

滚动窗口设为10，模拟交易推送的股票和回测时的就不一致（推送提示1月4号买入300703，运行程序看日志提示：

order[09:30:00][id:fbe4a9,603586.SHA 16272.889415922053@MARKET]，即买入603586）。

试了各种办法，社区的方法都试了也都不行，哪位大神知道是什么原因？

问题

https://bigquant.com/wiki/doc/yi-moxing-zhineng-celve-wLs8ZhDu4k

https://bigquant.com/experimentshare/59020df25be24cb4adc9be04d41c30a7

解答

重启开发环境再运行一次