深度学习

“LSTM深度学习网络量化选股策略.ipynb”在这个策略基础上修改，谢谢！

请问一下站内大佬，有人知道吗？如何做出同花顺alphahua那种《k线训练营》的ai智能k线决策吗？

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如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。

问题

https://bigquant.com/experimentshare/3aff241f03194816912c850f1f118ab6

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问题

深度学习选股策略需要更大的资源吗？

https://bigquant.com/experimentshare/1c9b4b73bd534982bc6beb2e8c07d0f1

解答

跑DEEPALPHA模块建议升级开发环境到C2甚至C3档。

看你用的标准化模块比较老了，还剩V8， 你可以换成最新的模块，从左侧模块区拖一个就行，最新的标准化模块性能有很大提升

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/a

https://bigquant.com/experimentshare/75aff243f241447da1d1994ed9d29c44

如何实现分类任务啊，怎么在原有策略上修改

三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG

根据《如何固化深度学习、随机森林和StockRanker模型|模型固化》https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-senlin-moxing-fT26iI6EAI中的StockRanker模型的固化形成了model_stockranker.csv，为了了解model_stockranker.csv的内容，想打开model_stockranker.csv文件，不过，用ss=pd.read_csv('model_stockranker.csv')，print(ss)显示乱码，如何解决，谢谢？

[https://bigquant.com/experimentsh

根据官网深度学习特征裁剪值如何设置？的原代码（https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-tezheng-EuCMiohTql），运行报错<ValueError: optimizer function should't be none.>请问什么原因？如何解决？

https://bigquant.com/experimentshare/175b607bae904740a1034e7ba1b29c4e

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说是有：

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-aBcAf1yeFo

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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最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。 在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪声高、过拟合等问题。当前对于深度学习在股票交易中的研究主要侧重在因子挖掘、图神经网络与知识图谱、新闻与社交媒体等非结构化数据的利用、以及时序模型改进四个方面。我们会在文章中依次探讨近5年顶会上对这四个方向的研究。

本文主要介绍MSRA在KDD 2019上发表的两篇文章，这两篇文章主要关注深度学习在

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放弃，希望能有人给出一个更直观的解释。本文就是你们想要的东西。

本文的写作目标是让任何人都能看懂，这意味着文中有大量的概括。但是那又如何呢？只要能让读者对机器学习更感兴趣，这篇文章的任务也就完成了。

什么是机器学习？

机器学习是一种概念：不需要写任何与问题有关的特定代码，泛型算法（Gene

V1.0和V3.0的keras是什么版本的

我无法复现V1.0的CNN策略, 请问V1.0和V3.0的keras是什么版本的. V1.0和V3.0的深度学习模块的默认的学习率是多少

一个深度学习时序数据划分的问题

整体的数据集依然采用滚动训练的方法划分不同时间的训练和测试数据，接下来提到的时序数据窗口划分会对每一个滚动训练的数据进行。

1、在深度学习的时间序列中一般采用时间窗口的方式抓取数据，比如15天的数据预测下一天的标签。我现在有的一个问题是，我的数据集是每一支股票按照时间序列进行排序的，比如是2020-2022年的stock_1的数据然后接下来是2020-2022年的stock_2的数据····。对于训练数据的时间窗口的抓取是进行了shuffle的，随机确定时间的起始值。这种情况下，有可能会抓取到不同的两只股票的数据，而且这个数据是在时序上不连续的（比如

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

通过上次在Cifar10上复现ResNet的结果，我们得到了上表，最后一栏是论文中的结果，可以看到已经最好的初始化方法(MSRA)已经和论文中的结果非常接近了！今天我们完全按照论文中的实验环境，复现一下ResNet论文中的结果。

上次的论文复现主要和原文中有两点不同：

Data Augmentation

Cifar10中的图像都是32X32的，论文中对测试集中的每张图

最近处于读论文的状态，给大家分享一些导读（一段话的论文总结），持续更新。

论文地址我就不贴了，Google一下就find得到。

主要论文涉及深度学习、计算机视觉(包括但不限于物体检测、图像分割)、模型设计及优化方面。欢迎评论区随时讨论papers，共同进步。

SENET : Squeeze-and-Excitation Networks

这篇文章考虑特征通道之间的关系，显著地建模特征通道之间的相互依赖关系，但又不引入新的空间维度来

年初就一直在等啦

终于等到这本书

分享一下

此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

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今天小编为大家带来近期出版的一些关于机器学习、深度学习、数据科学方面的书籍。希望大家有所收获！

我们已经打包好了！

可在文末下载

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