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。

利用机器学习对冲风险

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

更新时间：2024-05-20 02:09

写在前面：

本文原载于how-to-start-a-deep-learning-project，并且在机器之心上有翻译（如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程）。

忽略中英文的标题，因为这并非是一个入门的详细教程，而是在深度学习应用中各个步骤阶段

更新时间：2024-05-20 02:09

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

更新时间：2024-05-20 02:09

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

更新时间：2024-05-20 02:09

神经网络知识梳理——从神经元到深度学习

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。

因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在的关系开始逐渐清晰起来。 BigQuant人工智能量化投资平台是一个专注于机器学习、深度学习的量化平台，拥有A股、期货、基金、美股数据，并内置了主流的深度学习开源框架。深度学习是一门实践性学科，欢迎大家

更新时间：2024-05-20 02:09

深度学习因子选股模型-基于卷积神经网络

用卷积网络处理序列数据

我们知道卷积神经网络(convnet)在计算机视觉问题上表现出色，原因在于它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。时间可以被看作一个空间维度，就像二维图像的高度或宽度。

对于某些序列处理问题，比如金融时间序列数据，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美RNN[循环神经网络]，而且计算代价通常要小很多。最近，一维卷积神经网络[通常与空洞卷积核(dilated kernel)一起使用]已经在音频生成和机器翻译领域取得了巨大成功。除了这

更新时间：2024-05-20 02:09

机器学习模型可解释的重要及必要性

导语

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。

介绍

机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。

更新时间：2024-05-20 02:09

基于LSTM模型的智能选股策略

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

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

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

更新时间：2024-05-20 02:09

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：

图1.神经元结构其对应公式如下： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=786ada84-4578-45b9-98a9-a281762597d

更新时间：2024-05-20 02:09

神经网络交易算法

旧版声明

策略案例

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。 ![{w:100}](/wi

更新时间：2023-11-28 10:03

开源金工|看看顶级量化私募择时选股能力

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更新时间：2023-07-21 03:16

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