python版

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-885e-3c79f50de068

DAI版

[https://bigquant.com/codeshare/7720fa73-2034-40ea-a94f-f59a56dd53a0](https://bigquant.com/codeshare/7720fa73-2034-40ea-a94

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

[https://bigquant.com/experimentshare/12338701162d46f0a801d9be76bf895a](https://bigquant.

一、深度学习

深度学习是机器学习的一个重要分支，其本质是通过层级化的神经网络结构自动学习数据的多层级表征，从而挖掘数据背后的复杂规律。与传统机器学习依赖人工特征工程不同，深度学习实现了端到端的特征学习，能够从原始数据中自主提取从低级到高级的抽象特征，这一特性使其在金融、图像、自然语言处理等复杂数据场景中展现出显著优势。

二、深度神经网络（DNN）的基本原理

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

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

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

• 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==

\

策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/e7bb60a5-a6e1-4310-9e6a-e4b742fb0f13

\

• 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==

回测图：

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bcea18ae174b](https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bc

本集合里将分享平台开发者们对DeepAlpha系列的实践研究报告

\

作者：donkyxote

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：

![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f55