DeepAlpha
DeepAlpha是一种尖端的金融技术，它利用深度学习算法的强大能力，对金融市场进行高精度、高效率的分析和预测。通过训练大量的历史数据，DeepAlpha能够捕捉到市场中的隐藏模式和动态变化，为投资者提供有价值的见解和决策支持。其核心优势在于处理非线性、高维度的金融数据，从中提取出有用的特征，并构建出预测模型。DeepAlpha的应用范围广泛，包括股票价格预测、风险管理、投资组合优化等，为金融行业注入了强大的智能化动力。
DeepAlpha短周期因子研究系列之：LSTM在量化选股中的应用
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
更新时间：2024-05-17 06:43
DeepAlpha短周期因子系列研究之: 自定义损失函数
本文目的在于给出自定义损失函数示例代码, 便于读者魔改. 基于BigQuant平台, 探索了使用不同损失函数对DeepAlpha-DNN模型优化的效果. 本文的基准模型为MSE优化的DeepAlpha-DNN模型, 进一步使用MAE、Pseudo-Huber以及负IC损失函数和有序回归损失函数. 最后多加一项使用wmse损失函数优化LSTM模型.
我们使用了基本面条件对A股进行筛选. 采用两到三年数据训练, 后一年数据进行回测. 由于本文的标签是未来五日累计收益率, 故采用5日调仓的方式进行回测.
通过对比常用损失函数在2023年的回测效果得出结论: 使用MAD损失函数综合效果最佳, 2
更新时间：2023-09-06 10:54
DeepAlpha短周期因子系列研究之：Transformer在量化选股中的应用
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一、引言
Google在2017年发布了Transformer，截止2022年5月，《Attention is all you need》论文的引用量已经超过了4万，可以说是近5年最热门的论文。
Transformer最初发布是用于时序任务和NLP任务，在近年来也有不少Transformer在CV应用比较出色的研究，我们有理由相信Transformer也可以应用于量化投资领域。
二、Transformer
Transformer的基本思想可以从平台之前发布的文章中看到，本文就不再进行重述。
<https://bigquant.com/wiki/doc/moxing-z
更新时间：2023-03-16 11:59
DeepAlpha-DNN应用实践报告
本集合里将分享平台开发者们对DeepAlpha系列的实践研究报告
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更新时间：2022-11-08 08:26
DeepAlpha实践报告（一）
作者：woshisilvio
DeepAlpha 的优势
deepAlpha的延展性和可塑性。
相比同样的决策树模型还有线性分类模型，deepAlpha无疑具有更大的可扩展空间。 一般的机器学习模型 一旦出现训练数据量过大，又或者面对一些极值数据样本和极端数据差异过大的情况，模型容易陷入过拟合的状态。 模型比较依赖训练的因子特征，如果因子选择不好，会导致模型学习效果不佳，而且在后期难以通过参数去调整学习的效果。
StockRanker绩效：98个因子
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更新时间：2022-08-17 00:16