我们之前已经介绍过几个风格轮动的策略了，本质上依据的就是股票市场长期存在的“强市炒成长、弱市求稳健”的轮动策略。

1.神经网络算法

1.1算法核心原理

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的机器学习模型，擅长处理多维度、非线性的复杂数据关系。其核心优势在于通过多层网络结构自动学习数据中的隐藏规律，无需人工预设特征映射关系，能更精准捕捉市场风格背后的复杂驱动逻辑。

1.2神经网络架构设计

我们采用的是全连接神经网络，具体的结构如下：

• 输入层：接收 6 个核心市场特征（市场广度指标 breadth_ma20、短期动量 avg_mom5、长期动量

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作者

徐耀杰（woshisilvio）

常见算法优劣比较

算法没有最好，只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素，例如股票市场的条件，数据集的质量和特征工程的有效等。接下来，我们来看看这些算法的优势和劣势：

1. 神经网络：适用于复杂的非线性问题，可以有效地捕捉市场的非线性特征和复杂关系。
2. 决策树：适用于数据量较小、特征维度较少的情况，可以很好地解释模型的决策过程。
3. 随机森林：适用于处理高维度、复杂数据集，具有很好的鲁棒性和准确性。
4. 支持向量机：适用于数据量较小、特征维度较高的情况，可以有效地处理非线性和线性可分问题。

正常情况下，在处理少量的股票量

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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问题

深度学习在期货高频上的应用

策略源码

8月19日Meetup问题模板：

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策略案例

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更新

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7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671

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问题

如何利用神经网络分析股票之间的相关性，达到词向量空间的效果？

策略源码

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视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Ma411N7KS?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134

AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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BigQuant AI Platform deep learning models（BigQuant AI量化平台深度学习模型库）。

介绍

bigmodels是什么？

bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库，集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。

为什么需要bigmodels？

我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型，包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等，并持续更新。

平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力，赋能AI量化投资。

import toch
impo

摘要

文章指出，在过去20年中，武装冲突的频率增加，这些冲突不仅影响社会层面，还对经济和金融领域产生重大影响。例如，“9·11”事件后，市场不确定性显著增加，投资受到抑制。地缘政治风险对经济周期和金融市场有显著影响，因此中央银行家和企业投资者常将地缘政治风险视为投资决策的重要因素。此外，地缘政治事件对不同行业的影响不同，例如旅游业可能受到负面影响，而国防行业则可能从中受益。

研究方法

方法文章提出了一个结合ARMA-GARCH模型和多种神经网络技术的混合模型，用于检测日内市场模式并预测国防股票市场和外汇市场的波动。这些技术包括：

• ARMA-GARCH-神经网络（NN）

导语

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。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是

/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率，并且被离散化为20个桶，每个桶代表一个收益率范围。这样，我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围，而不仅仅是具体的收益率值。

1. 首先定义了一个名为label_data的临时表，用于计算和存储未来5日收益率，其1%和99%分位数，以及离散化后的收益率（被分为20个桶，每个桶代表一个收益率范围）。
2. 对未来5日收益率进行了截断处理，只保留在1%和99%分位数之间的值。
3. 选择了标签值不为空，并且非涨跌停（未来一天的最高价不等于最低价）的数据
4. 从这个临时表中选择了日期、股票代码和标签字段，以供进模

请问如何在代码中使用自定义的Pytorch神经网络并使用GPU加速？目前在文档中没有找到相关的描述，是否支持这种功能呢？

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

/wiki/static/upload/8d/8d734f96-29a5-4134-ac90-d9cba38359d0.pdf

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旧版声明

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策略案例

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背景

机器学习的研究领域包括有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等诸多内容。针对有监督学习和半监督学习，都需要一定数量的标注数据，也就是说在训练模型的时候，全部或者部分数据需要带上相应的标签才能进行模型的训练。但是在实际的业务场景或者生产环境中，工作人员获得样本的成本其实是不低的，甚至在某些时候是相对较高的，那么如何通过较少成本来获得较大价值的标注数据，进一步地提升

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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

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

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$\

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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版数据平

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