深度学习算法

预处理数据

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际上，对数据进行适当处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而面对各种各样的数据，很多时候我们不知道怎么样才能针对性进行处理。本文介绍了Python下的机器学习工具scikit-learn。其中，“sklearn.preprocessing”模块提供了几种常见的函数和转换类，把原始的特征向量变得更适合估计器使用。

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视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？

答：

1）可解释性

2）如何减少过拟合

3）机器学习/深度学习课程

常见的机器学习/深度学习模型

目前

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

旧版声明

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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摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪声高、过拟合等问题。当前对于深度学习在股票交易中的研究主要侧重在因子挖掘、图神经网络与知识图谱、新闻与社交媒体等非结构化数据的利用、以及时序模型改进四个方面。我们会在文章中依次探讨近5年顶会上对这四个方向的研究。

本文主要介绍MSRA在KDD 2019上发表的两篇文章，这两篇文章主要关注深度学习在

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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

用卷积网络处理序列数据

我们知道卷积神经网络(convnet)在计算机视觉问题上表现出色，原因在于它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。时间可以被看作一个空间维度，就像二维图像的高度或宽度。

对于某些序列处理问题，比如金融时间序列数据，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美RNN[循环神经网络]，而且计算代价通常要小很多。最近，一维卷积神经网络[通常与空洞卷积核(dilated kernel)一起使用]已经在音频生成和机器翻译领域取得了巨大成功。除了这

写在前面：

本文原载于how-to-start-a-deep-learning-project，并且在机器之心上有翻译（如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程）。

忽略中英文的标题，因为这并非是一个入门的详细教程，而是在深度学习应用中各个步骤阶段

导语

从AlphaGo到AlphaStar，深度学习的强大逐步展现给世人。那么，什么是深度学习呢？本文将简要介绍深度学习的框架以及流程。

从单层感知器开始

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

如何使用计算机建立人脑的神经网络呢？下面介绍的感知器算法很好的模拟了人脑神经网络中的神经元。

人通过收集触觉、味觉、嗅觉、视觉与听觉来得到对外界事物的认识。计算机将人收集到的这些信息设定为输入（在下图中体现为$x_1、x_2...x_n$），通过某个函数（在下图体现为$\

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。

因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。 尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在的关系开始逐渐清晰起来。 BigQuant人工智能量化投资平台是一个专注于机器学习、深度学习的量化平台，拥有A股、期货、基金、美股数据，并内置了主流的深度学习开源框架。深度学习是一门实践性学科，欢迎大家

导语

BigQuant平台不仅支持传统机器学习模型，同时还对深度学习模型模块进行了封装，方便用户直接使用策略生成器开发策略，降低策略开发难度。本文对BigQuant平台上策略生成器已经支持的深度学习模块进行简单介绍。

深度学习模型通过功能层进行积木式拼接，典型的模型构架如下： 通常模型由输入层、中间层和输出层组成。中间层包括卷积层、池化层、噪声层、循环层和激活层等。输出层通常是一个全连接层(Dens

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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问题

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

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问题

深度学习选股策略需要更大的资源吗？

https://bigquant.com/experimentshare/1c9b4b73bd534982bc6beb2e8c07d0f1

解答

跑DEEPALPHA模块建议升级开发环境到C2甚至C3档。

看你用的标准化模块比较老了，还剩V8， 你可以换成最新的模块，从左侧模块区拖一个就行，最新的标准化模块性能有很大提升

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/a

根据官网深度学习特征裁剪值如何设置？的原代码（https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-tezheng-EuCMiohTql），运行报错<ValueError: optimizer function should't be none.>请问什么原因？如何解决？

https://bigquant.com/experimentshare/175b607bae904740a1034e7ba1b29c4e

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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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问题

这个模型克隆后无法运行，和视频讲解也不太一样，能给个完整版本供学习吗？谢谢

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-qihuo-shili-wXlpMm48hG

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-55d0e540611d> in <module> 245 ) 246 --> 247 m20 = M.cached.v3( 248 input_1=m24.data, 249

本报告导读：机器学习寻找的是适宜交易异象的稳定周期频率，并不是寻找特定参数组下的高收益曲线（即参数过拟合）。

摘要

目前获取战胜基准指数的主要途径是从多因子模型角度来考虑的，其本质上都是通过股票间的横向比较来获取超额收益，这也是我们提出T0系列策略的初衷，希望将==个股择时与多因子模型结合==起来，给投资者带来更多思路。

深度学习在图像处理领域更加成熟，其类似于一种图像降维技术，通过提取图像中的特征值对类似图像进行匹配。本文通过深度学习的方法对参数组及胜率的多维空间进行降维，并对其分布形态进行评估，从而确定模型泛化能力。

自2015年5月至2019年5月，相对上证50指数（股票采

摘要

高频选股因子周报 (20220711-20220715)

下表汇总了海通证券金融工程团队开发的高频选股因子本周、7月及2022年的多空收益、多头超额收益及月度胜率。

下表展示了周度调仓的中证50

摘要

本报告使用深度学习方法对基本面模型进行增强，增强模型首先使用基本面模型选出初筛股票池，然后使用深度学习模型对初筛股票池进行二次筛选，该策略较低的换手率水平下可以获得更好的超额收益

基本面模型和深度学习模型具备组合基础

以中证800指数为基础的增强模型表现

以沪深300指数维基准的增强模型表现

正文

[/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967b0.pdf](/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967

问题

您好，老师：

目前在使用bigquant平台使用神经网路建立深度学习模型时。设置的epoch为2000-3000，训练时间往往需要5个小时以上。在这中间很容易因为网络问题发生训练中断。

虽然平台有了保存策略问题，也可以恢复到断点。但是，恢复到断点时只是显示出之前的未完成训练结果，无法接着原来的断点继续训练。点击运行后，依旧从头开始训练模型。这样无法完成一个耗时长的模型训练。

希望告知设置断定续训的方法或者步骤。

十分感激。谢谢

问题

为啥我的超参寻优用在DNN上，一直显示在运行，却没有结果

-update：刚把分布式运行勾选去掉，开始执行了 \n

感觉很慢，这个效率很低啊

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