LSTM

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导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得RNN的训练时间会相对比较长，对其的优化方法也比较少，二是对于长时间记忆来说，其的效果也大打折扣。

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LSTM 的闹剧

随着深度网络的越来越普及，软件开发人员越来越容易对其进行实现，毫无疑问，很多开发人员会用他们熟悉的基于股票价格的预测来训练长短期记忆网络。我见过好几篇论文，展示了如何通过把历史资产价格用于LSTMs训练然后得出“完美地符合”现实的结果。

我相信你也曾怀疑过这些说法都只是一场闹剧。我们都知道，即使你做得再好，也无法准确地预测到市场的90%-100%，即便你进行相当精确地定义。股票市场正如它反映的社会经济一样不断变化，我们暂时还不能做到完美预测。

我所看到的的是，这些作者采用了一些以前的资产价格，有时会对那些价格进行“准确的转换”（即记录日志、规范逻辑、换算价格、或者

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

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策略案例

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更新

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新版数据平

请参考新版的大盘择时

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

策略案例

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class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

参数列表

input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first：True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0 bidirectional：True则为双向lstm默认为False

输入与输出

输入：input, (h0, c0

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

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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

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

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新版数据平

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新版数据平

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/56e64ce1-43c8-4317-90d4-5df0a427a966](https://bigquant.com/codeshare/56e64ce1-43c8-4317-90d4-5df0

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-652f482ac31d> in <module> 251 ) 252 --> 253 m36 = M.filter_delist_stock.v6( 254 input_1=m25.data 255 )

/var/app/enabled/biglearning/module2/common/modulemanagerv2.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so in bigl

如题：CNN模块中的卷积层和LSTM模块在可视化工作界面通过连线连接，他们之间是通过什么原理进行融合和连接的呢？

希望得到平台工程师的解答，谢谢！

求助平台策略工程师

我在改LSTM+CNN代码时，把输入特征改为15维时，运行不成功

策略地址为：https://bigquant.com/codeshare/8b2a7e00-18b2-4fd4-8777-6875307dae1e

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根据【模板策略】LSTM+CNN深度学习预测股价案例没有成交？

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-gujia-4teFqoC7MV

或

https://bigquant.com/community/t/topic/194980

https://bigquant.com/experimentshare/52d3c0772a2d4ef9bb5950c7c6646170

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摘要

量化择时交易策略

机器学习量化交易策略的制定，是通过从海量历史数据中，利用计算机强大的处理能力，挖掘并分析出那些能够为投资者带来收益的各种大概率可行的投资方式来实现的。通过数学模型对这些策略进行分析并加以验证，以期望让投资者获得更高更稳定的收益，或更合理地规避风险。

长短期记忆模型具有明显优势

长短期记忆模型通过记忆单元有效地学习长期依赖关系，在金融市场预测中具有明显优势长短期记忆网络是人工神经网络的一种，具有负责计算时间序列中各个观测值之间依赖性的能力，同时具有快速适应趋势中急剧变化的固有能力。所以，长短期记忆模型可以在波动的时间序列中很好地工作。在处理股

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。

先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：

下面开始探索数据。

交易时间

以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。

行

策略使用的 卷积2D+LSTM

提示：shape大小设置错误，摸索了一天，没有发现问题所在

策略：

https://bigquant.com/experimentshare/a3477d1ea1774470bce74969f937905a

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摘要

BigQuant平台上的StockRanker算法在选股方面有不俗的表现，模型在15、16年的回测收益率也很高(使用默认因子收益率就达到170%左右)。然而，StockRanker在股灾时期回撤很大(使用默认因子回撤55%)，因此需要择时模型，控制StockRanker在大盘走势不好时的仓位。 LSTM(长短期记忆神经网络)是一种善于处理和预测时间序列相关数据的RNN。

问题

LSTM模块输入层的shape(7，5)表示什么？

解答

导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得RNN的训练时间会相对比较长，对其的优化方法也比较少，二是对于长时间记忆来说，其的效果也大打折扣。

而Transformer的核心，注意力机制（Attention）允许对输入输出序列的依赖项进行建模，而无需考虑它们在序列中的距离，这样对上面两个RNN中比较突出的问题就有了一个比较好的解决办法。本文将

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

有偿提供源码，有需要请加我v

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