深度学习

BigStudio 简介

新功能的认识是循序渐进的，该部分简单介绍BigStudio，让大家对其有初步印象。

BigQuant新上线的 BigStudio 可视化策略开发功能，能够帮助大家更快速更简单地开发机器学习、深度学习试验，快速实现试验迭代。

BigStudio 提供了所见即所得的策略开发环境，集合了众多模块，包括数据输入、输出、数据变换、模型训练、预测和量化交易等。你只需要拖动数据和模块，连连线，配置参数，就可以开发AI策略，从而将更多的创造力放在自己擅长的地方。因为提供的是可视化研究界面，因此通过BigStudio开发的AI策略被称为可视化AI策略。

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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

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

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

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

问题

有没有深度学习排序选股的模板可供使用。

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1hg411X71b?share_source=copy_web

策略源码

https://bigquant.com/wiki/doc/zhouqi-yinzi-xilie-AXKpErKDII#h-reference

以TabNet在量化选股中的应用为例

[https://bigquant.com/exp

问题

transformer等深度学习中序列窗口滚动模块具体的功能是什么，为什么要把数据做这个处理，能否用numpy的源码写一个函数？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1i44y1q7As?p=4&share_source=copy_web

策略源码

2021年7月8日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/6235b7c

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

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

问题

深度学习特征裁剪值如何设置？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1J7Uk?share_source=copy_web

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策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/900f6943cf024d2d90f10135afcad089](https://bigquant.com/experimentshare/900f6943cf024d

小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 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？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

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https://bigquant.com/experimentshare/900f6943cf024d2d90f10135afcad089

值调整

问题

tabnet如何使用调参？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ZQ4y1m75U?share_source=copy_web

策略源码

TabNet在量化选股中的应用

2021年8月5日Meetup问题：深度学习的学习率在哪里可以调整，训练集和测试集的loss如何打印到一张图上，early_stop如何设置？深度学习的权值初始化方法对结果影响很大，能否做个全面介绍，CNN,lstm,mlp一般试用哪种初始化方法。lstm或者cnn后面接的mlp一般用几层为好？mlp的神经元数量一般要相较输入层扩充几倍？

[https://bigquant.com/experimentshare/c0853836ac224f7ab02c97acce9f973f](https://bigquant.com/experimentshare/c0853836ac224f7ab02

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

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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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

问题

深度学习模型对true, false这类数据应该做什么样的预处理，对出现inf的数据该做什么处理？深度学习对股票数据以及labe一般该做什么样的预处理，顺序如何？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1i44y1q7As?p=2&share_source=copy_web

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解决方案

inf的去除即可

去极值、标准化、中性化 、分桶

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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：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

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

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