导语

本文将介绍LSTM模型的原理与构建其选股模型的流程

LSTM简介

循环神经网络（RNN）

传统的神经网络是基于所有时刻的输入和输出间相互独立的假设来生成已学习数据的静态模型，并根据新接受的数据进行运算。但在很多情景中，如语音识别中预测当前的单词的含义，需要知道之前的输出结合上文语境做出判断，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称 RNN）可以用于解决这类问题。 循环神经网络也被称为递归神经网络是受到人类对于近期事件会有所保留的背景而启发，循环神经网络会随着数据的输入生成动态模型。 理论上，RNN可以支持无限长的时间序列，然

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/7dcb3fe1da07466aa334e3c202a7704f

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本代码完整版一共包括三部分：数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作，我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解！

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5a93201876eb401e998867e0b5106175

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一、基于时间嵌入的方法

原文链接：https://towardsdatascience.com/stock-predictions-with-state-of-the-art-transformer-and-time-embeddings-3a4485237de6

当前应用于NLP领域的Transformer，结构过于庞大，并不适用于股票数据（开盘价，收盘价，最高价，最低价，等）这样的时序数据，因此，本文提出一种简化的适用于股票数据的Transformer结构，其根据时间嵌入的思想构建，能很好的应用于量化选股中。下面以一个例子来介绍用于股票数据的Transformer体系结构，以及

2020 年 9 月 26 日，在由中国科协主办，清华大学计算机科学与技术系、AI TIME 论道承办的《2020 中国科技峰会系列活动青年科学家沙龙——人工智能学术生态与产业创新》上，微众银行人工智能部门资深研究员刘洋博士进行了题为《联邦学习在金融领域的应用》的主题报告，介绍了联邦学习的相关理论，并以微众银行的一系列应用为主，介绍了联邦学习的产业落地现状。

作为中国首家互联网银行，微众银行成立至今