DNN
DNN（深度神经网络）在金融领域的应用日益广泛，其强大的数据处理和模式识别能力为金融分析、风险评估、市场预测等带来了革命性的变革。通过深度挖掘金融数据中的潜在规律和关联信息，DNN能够助力金融机构更准确地把握市场动态，优化投资策略，降低运营风险，进而提升整体竞争力和盈利能力。
DNN和CNN模型因子表现对比
问题
user3558B+可以做一期关于DNN跟CNN在短线因子跟长中线因子讲解吗？
策略源码
短周期
https://bigquant.com/experimentshare/d3a4560c6c0e4b4683c23c3ffff1315e
长周期
[https://bigquant.com/experimentshare/12338701162d46f0a801d9be76bf895a](https://bigquant.
更新时间：2024-06-07 10:55
DNN量化选股策略
python版
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https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-885e-3c79f50de068
DAI版
[https://bigquant.com/codeshare/7720fa73-2034-40ea-a94f-f59a56dd53a0](https://bigquant.com/codeshare/7720fa73-2034-40ea-a94
更新时间：2024-06-07 10:55
DeepAlpha短周期因子研究系列之：LSTM在量化选股中的应用
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
更新时间：2024-05-17 06:43
机器学习：20-DNN-滚动训练
- 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==
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策略源码：
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https://bigquant.com/codeshare/e7bb60a5-a6e1-4310-9e6a-e4b742fb0f13
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更新时间：2024-04-25 07:41
机器学习：15-DNN
- 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：
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[https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bcea18ae174b](https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bc
更新时间：2024-04-25 07:40
DeepAlpha-DNN应用实践报告
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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更新时间：2022-11-08 08:26
关于模型训练的一点简单想法：以DNN和StockRanker对比为例
作者：donkyxote
策略思想
基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。
StockRanker模型
原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：
![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f55
更新时间：2022-06-22 14:58