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1. 前馈神经网络（DNN）

一般来说，深度学习和神经网络是同一个概念

1.1 感知机（Perceptron）

在之前的分享中，我们介绍过一个线性分类器，叫做感知机（Perceptron），并且介绍过它是神经网络的基本单元

感知机的运算公式是：

• 假设我们有F个特征，每个特征一个参数，特征X这个时候也可以叫做输入
• 我们先给特征和参数来一个线性组合：Z = theta0 + theta1 X1 + theta2 X2 + …… + thetaF XF
• 之后把线性组合套在一个激活函数中，Y = f(Z)，最终的结果Y我们叫做输出，输出其实并不局限于二分类，多分类和回归

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，用于数据流编程。它允许开发者构建和训练复杂的深度学习模型，以解决各种问题。自从2015年发布以来，TensorFlow已经成为深度学习领域最受欢迎的框架之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、声音识别、时间序列分析等领域。

核心概念

TensorFlow的名字来源于其处理的核心数据结构“张量”（Tensors），它是一个多维数组或列表

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放弃，希望能有人给出一个更直观的解释。本文就是你们想要的东西。

本文的写作目标是让任何人都能看懂，这意味着文中有大量的概括。但是那又如何呢？只要能让读者对机器学习更感兴趣，这篇文章的任务也就完成了。

什么是机器学习？

机器学习是一种概念：不需要写任何与问题有关的特定代码，泛型算法（Gene

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。 在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式

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

导语

这是本系列专题研究的第五篇：基于长短期记忆网络LSTM的深度学习因子选股模型。LSTM作为改进的RNN（循环神经网络），是一种非常成熟的能够处理变化的序列数据的神经网络。此算法在keras, tensorflow上都有可以直接调用的api，在BigQuant平台中也有封装好的可视化模块。本文首先大致介绍了RNN和LSTM的原理，然后以一个可视化实例展示LSTM模型在因子选股方面的应用。

LSTM原理介绍

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

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

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

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。

介绍

机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。

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$\

https://bigquant.com/experimentshare/57c7495eba374b90b4d5747154df41b8

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导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。

汇丰银行全球资产管理开发副总裁Jakob Aungiers在他的个人网站上比较详细地介绍了LSTM在Time Series Prediction上的运用（[http://www.jakob-aungiers.com/articles/a/LSTM-Neural-Network-

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Soft

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

导语

这是本系列专题研究的第六篇：基于DNN模型的深度学习智能选股策略。本文简单介绍了和DNN相关的原理，并举了一个实例，具体展示了如何应用以及应用的结果。

DNN原理介绍

神经元

神经网络的每个单元结构如下：

其对应公式如下： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=786ada84-4578-45b9-98a9-a281762597d

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

通过文章《什么是机器学习》我们大概知晓了机器学习，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即 线性回归 和 逻辑回归 。

线性回归就是我们前面说过的房价求解问题

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

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

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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

如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。