深度学习

AIStudio 使用常见问题

问题

AI量化策略中如何选择合适的因子

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https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0

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%%BigQuant_ChatGPT

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• %%BigQuant_ChatGPT 你好

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我目前主要的主要成果，做了一个基于行情数据的深度学习模型--准确来说是一个打分函数，用于评估股票。 https://www.joinquant.com/view/community/detail/db6e30a324426431b7169d774c8f7dec 基于上述模型我在大宽做了一个模拟位 https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=108035

此外我还有一个，宏观模型，用于分析利差水平 <https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a0bcd6891a4a2dc6416914

用ChatGPT生成的ChatGPT教程

问题

@策略工程师

想咨询一下，我是40多少的大龄C++程序员，做过一段时间深度学习，最近想转到金融科技行业做程序员。看了金融科技公司的C++岗位要求，我的技术背景能满足要求，但是，发了求职信，对方说我没有相关经验。我是零金融基础，重新学习，是否能进入金融科技行业？

模型板块包含了AI算法模型，多因子模型等一些研究内容。

1 本着价值投资的观点，通过深度学习模型对企业下季营业收入，净利润等财报进行预测，有利于投资者做出正确决定。同时对于普通投资者来说，可操作性较强。 2：模型为预测60个交易日（即3个月后）的营业收入同比增长率（fs_operating_revenue_yoy处理时数据做了小数和非线性处理） 3：结果：模型训练误差为2.8% ，验证误差为2.8% ，测试误差为9.8% 4:因本人能力有限，又非专业程序猿，加上对金融代码不熟，没办法做成策略（期待与平台和作，提供下季营业收入，净利润等财报预测值服务） 5：最后的图为真实值（做了小数和非线性处理）与预测值关系，从图可以看出预测值波动越

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9426627188af4f488644532c01328c14

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2d9488a9b36342898a1431052bc78d08

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深度学习的特征应该如何选取：

Input 0 is incompatible with layer BigQuantDL: expected shape=(None, 50, 5), found shape=(None, 50, 6)

https://bigquant.com/experimentshare/5c46222a9c36457386f4b2f6f40d3164

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问题

滚动训练和自定义运行如何一起使用，能给个例子吗

问题

请问老师，深度学习训练模块的early_stop，根据提示写进输入框，但运行总是报错，能否给个成功案例。谢谢老师

问题

想根据华泰alphanet第三篇改进研报的第二点内容进行实践，需要这个参数接口。

本集合里将分享平台开发者们对DeepAlpha系列的实践研究报告

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摘要

作者：Taewook Kim, HaYoung Kim

出处：PLOS ONE, 2019-02

预测股票价格在制定交易策略或选择买卖股票的适当时机中起着重要作用。作者提出了融合长短期记忆-卷积神经网络（LSTM-CNN）模型，该模型结合了从相同数据的不同表示形式（即股票时间序列和股票图表图像）中的特征，以预测股票价格。所提出的模型由LSTM和CNN组成，用于提取时间特征和图像特征。作者使用SPDR S＆P 500 ETF数据来衡量所提出模型相对于单个模型（CNN和LSTM）的性能。LSTM-CNN模型在预测股票价格方面优于单个模型。此外，作者发现蜡烛图是用于预测股票价格的最

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1.科学的投资体系。基于处理后的各类数据，通过数学建模和回测将市场信息进行量化，从数据中解读背后蕴含的市场规律，捕捉价格波动过程中的交易机会，真正做到可追溯、易复盘、能验证、迭代快。

2.应用前沿技术。大数据时代，积极应用机器学习、深度学习等人工智能新兴技术，以实现强大的信息搜集与处理能力，及时快速地跟踪市场变化，不断捕捉市场上能够提供超额收益的投资机会。

3.剥离情绪影响。严格执行量化投资模型给出的投资建议，决策信息透明度高、纪律性强，能有效规避人类主观认知偏差以及克服情绪对决策的影响，准确客观评价投资机会，降低管理人的道德风险。

4.统观信息全局。通过对尽可能全面、完整的海量

参考 https://wesmckinney.com/book/ 编写 Python For Quants - 用于量化投资的Python

论文原名

《Deep Learning for Portfolio Optimization》

论文作者

张子豪、斯蒂芬·佐伦、斯蒂芬·罗伯茨牛津曼数量金融研究所，牛津大学

引言

我们采用深度学习模型直接优化投资组合夏普比率。我们提出的框架规避了预测预期的要求回报并允许我们通过更新模型直接优化投资组合权重参数。我们交易交易所交易基金，而不是选择单个资产(ETF) 的市场指数以形成投资组合。不同资产类别的指数显示强大的相关性和交易它们大大减少了可用的范围可供选择的资产。我们将我们的方法与各种算法进行比较结果表明我们的模型在测试中获得了最佳性能期间，从 2011 年到

摘要

本报告使用深度学习方法对基本面模型进行增强，增强模型首先对使用基本面模型选出初选股票池，然后使用深度学习模型对初选股票池进行二次筛选，该策略在较低的换手率水平下可以获得更高超额收益

基本面模型和深度学习模型具备组合基础

以中证800指数为基准的增强模型表现

以沪深300为基准的增强模型表现

正文

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