深度学习
深度学习是人工智能领域的重要分支，它模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层次的数据处理和分析，发现数据的内在规律和模式。在金融领域，深度学习的应用日益广泛。从风险控制、欺诈检测，到投资管理、市场分析，深度学习的算法能够对海量金融数据进行高效、准确的处理，提取有价值的信息。它能够学习并模拟人类的投资决策过程，帮助金融机构优化风险管理模型，提高投资回报率，并为个性化金融服务提供强大的技术支持。深度学习正在改变金融业的运作方式，为金融行业带来前所未有的智能化和效率提升。
基于LSTM的股票价格预测模型
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-
更新时间：2024-05-20 02:09
基于DNN模型的智能选股策略
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： 
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
更新时间：2024-05-15 08:34
【历史文档】算子样例-机器学习
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-15 07:49
量化机器学习系列分享（七）深度学习模型
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
更新时间：2024-02-27 11:20
利用CNN对股票“图片”进行涨跌分类——一次尝试
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。  <ipython-input-2-55d0e540611d> in <module> 245 ) 246 --> 247 m20 = M.cached.v3( 248 input_1=m24.data, 249
更新时间：2023-06-20 06:50
基于卷积神经网络模型的市场择时策略-华西证券-20220828
摘要
量化择时交易策略
深度学习量化交易策略是从海量历史数据中利用统计原理通过数据挖掘和逻辑验证的方式发掘出超额收益来源。相比于传统的线性模型，深度学习模型的表示能力更强，能够学习的特征更多。本文以卷积神经网络为例，介绍深度学习模型在量化择时模型中的应用。
卷积神经网络感受野更宽，非线性表达能力更强，在收益率分类的场景下表现突出
卷积神经网络是一种常用的机器学习模型，相比于传统的全连接神经网络，卷积神经网络通过卷积层和池化层的结构,使得输出的感受野更宽，同时卷积核的权值是共享的，从而有效减少参数数量,卷积神经网络通过卷积层、池化层、全连接层不同块的组合结构设计，使
更新时间：2023-06-13 06:53
生成对抗网络：用于金融交易策略、和组合优化
Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination
作者：Adriano Koshiyama, et al.
出处：Quantitative Finance, 2020-09-01
摘要
系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生
更新时间：2023-06-13 06:53