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。

基于深度学习理念的高频交易策略-国泰君安-20200319

本报告导读:机器学习寻找的是适宜交易异象的稳定周期频率,并不是寻找特定参数组下的高收益曲线(即参数过拟合)。

摘要

目前获取战胜基准指数的主要途径是从多因子模型角度来考虑的,其本质上都是通过股票间的横向比较来获取超额收益,这也是我们提出T0系列策略的初衷,希望将==个股择时与多因子模型结合==起来,给投资者带来更多思路。

深度学习在图像处理领域更加成熟,其类似于一种图像降维技术,通过提取图像中的特征值对类似图像进行匹配。本文通过深度学习的方法对参数组及胜率的多维空间进行降维,并对其分布形态进行评估,从而确定模型泛化能力。

自2015年5月至2019年5月,相对上证50指数(股票采

更新时间:2023-06-01 14:28

【海通金工】深度学习因子2022多空收益32%

摘要

高频选股因子周报 (20220711-20220715)

下表汇总了海通证券金融工程团队开发的高频选股因子本周、7月及2022年的多空收益、多头超额收益及月度胜率。

图片{w:100}{w:100}

下表展示了周度调仓的中证50

更新时间:2023-06-01 14:28

基本面因子模型的深度学习增强 广发证券-20210607

摘要

本报告使用深度学习方法对基本面模型进行增强,增强模型首先使用基本面模型选出初筛股票池,然后使用深度学习模型对初筛股票池进行二次筛选,该策略较低的换手率水平下可以获得更好的超额收益

基本面模型和深度学习模型具备组合基础

以中证800指数为基础的增强模型表现

以沪深300指数维基准的增强模型表现

正文

[/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967b0.pdf](/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967

更新时间:2023-06-01 14:28

因子时间序列数据怎么进行转置翻转?

问题

因子时间序列数据怎么进行转置翻转?

训练1dCNN模型,假设98个因子,取5个时间截面,数据输入结构是(98,5)。使用序列窗口滚动模块(深度学习),出来的数据结构是(5,98),现在需要把数据进行转置翻转成(98,5)结构送到深度学习模型里训练,求解决办法。

更新时间:2023-06-01 14:26

样本案例0729_meetup_Q3_DNN运行中断

问题

从知识库克隆了一个样本案例,编译到标准化处理这个模块,就进行不下去了,重启开发环境,还是不行,这个样本案例是0729_meetup_Q3_DNN,麻烦工程师看看。

https://bigquant.com/experimentshare/05c45d21b2394833b11be4f7b215404e

解答

你好,这个策略涉及到深度学习,需要大一点的内存,在标准化模块运行时的是比较耗内存,所以导致内核重启。需要加大账号内

更新时间:2023-06-01 02:13

dnn固化问题,麻烦大佬给我看看

我是根据bq上面提供的方法来写的,还是报错了,不知道是哪个环节出问题了,看图

{w:100} {w:100} {w:100}保存csv方法:

p

更新时间:2023-06-01 02:13

深度学习断点续训问题

问题

您好,老师:

目前在使用bigquant平台使用神经网路建立深度学习模型时。设置的epoch为2000-3000,训练时间往往需要5个小时以上。在这中间很容易因为网络问题发生训练中断。

虽然平台有了保存策略问题,也可以恢复到断点。但是,恢复到断点时只是显示出之前的未完成训练结果,无法接着原来的断点继续训练。点击运行后,依旧从头开始训练模型。这样无法完成一个耗时长的模型训练。

希望告知设置断定续训的方法或者步骤。


十分感激。谢谢

更新时间:2023-06-01 02:13

超参寻优能用在深度学习上吗?

问题

为啥我的超参寻优用在DNN上,一直显示在运行,却没有结果

-update:刚把分布式运行勾选去掉,开始执行了 \n {w:100}{w:100}

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

感觉很慢,这个效率很低啊

\

更新时间:2023-06-01 02:13

机器学习策略止损无效0

问题

我有一个深度学习策略,我在主函数中添加了跟踪止损的逻辑没有什么用。因为某只股票达到止损条件会卖出,但是第二天机器学习策略根据算法又会将这只股票买入。所以止损策略不能发挥作用啊。请问各位高手有无办法解决?

更新时间:2023-06-01 02:13

请问深度学习预测值需要输出两个数据需要改动哪些设置

问题

请问深度学习预测值需要输出两个数据需要改动哪些设置

比如期货的多空两个预测值 df['return'] = df['label'] =

更新时间:2023-06-01 02:13

如何将训练好的深度学习模型保存并在模拟交易中使用

问题

最近碰到一个问题,好容易用平台计算资源训练出了一个CNN模型,但是放在模拟交易后,却提示占用时间太长,策略被暂停,那么问题来了,

如何将训练好的深度学习模型保存并在模拟交易中使用?bigQuant做得封装太好了,以至于不会保存及读取模型了。

更新时间:2023-06-01 02:13

深度学习的模型训练的时候的参数:学习率在哪儿设置?

问题

深度学习的模型训练的时候的参数:学习率在哪儿设置?

更新时间:2023-06-01 02:13

Bigmodels模型库

BigQuant AI Platform deep learning models(BigQuant AI量化平台深度学习模型库)。

介绍

bigmodels是什么?

bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库,集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。

为什么需要bigmodels?

我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型,包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等,并持续更新。

平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力,赋能AI量化投资。

import toch
impo

更新时间:2023-05-22 06:21

AIStudio FAQ

AIStudio 使用常见问题

更新时间:2023-05-16 10:05

AI量化策略中如何选择合适的因子

问题

AI量化策略中如何选择合适的因子

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0

PPT

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更新时间:2023-05-06 07:23

BigQuant的ChatGPT怎么使用?



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更新时间:2023-05-04 02:23

ChatGPT

%%BigQuant_ChatGPT

更新时间:2023-05-04 02:21

chatgpt

\

  • %%BigQuant_ChatGPT 你好

\

更新时间:2023-04-28 11:41

寻求ai(深度学习方向)量化,一起入坑

我目前主要的主要成果,做了一个基于行情数据的深度学习模型--准确来说是一个打分函数,用于评估股票。 https://www.joinquant.com/view/community/detail/db6e30a324426431b7169d774c8f7dec 基于上述模型我在大宽做了一个模拟位 https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=108035

此外我还有一个,宏观模型,用于分析利差水平 <https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a0bcd6891a4a2dc6416914

更新时间:2023-03-22 12:01

ChatGTP教程 - OpenAI语言模型的全面指南

用ChatGPT生成的ChatGPT教程

更新时间:2023-02-03 21:30

40多岁的C++程序员转金融科技是否能找到工作?

问题

@策略工程师

想咨询一下,我是40多少的大龄C++程序员,做过一段时间深度学习,最近想转到金融科技行业做程序员。看了金融科技公司的C++岗位要求,我的技术背景能满足要求,但是,发了求职信,对方说我没有相关经验。我是零金融基础,重新学习,是否能进入金融科技行业?

更新时间:2022-12-20 14:20

模型

模型板块包含了AI算法模型,多因子模型等一些研究内容。

更新时间:2022-12-06 14:42

通过深度学习模型对企业下季营业收入,净利润等财报进行预测

1 本着价值投资的观点,通过深度学习模型对企业下季营业收入,净利润等财报进行预测,有利于投资者做出正确决定。同时对于普通投资者来说,可操作性较强。 2:模型为预测60个交易日(即3个月后)的营业收入同比增长率(fs_operating_revenue_yoy处理时数据做了小数和非线性处理) 3:结果:模型训练误差为2.8% ,验证误差为2.8% ,测试误差为9.8% 4:因本人能力有限,又非专业程序猿,加上对金融代码不熟,没办法做成策略(期待与平台和作,提供下季营业收入,净利润等财报预测值服务) 5:最后的图为真实值(做了小数和非线性处理)与预测值关系,从图可以看出预测值波动越

更新时间:2022-11-20 03:34

分享一个可视化深度学习建模的例子

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9426627188af4f488644532c01328c14

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更新时间:2022-11-20 03:34

高年化收益-主力资金AI策略模型分享

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2d9488a9b36342898a1431052bc78d08

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更新时间:2022-11-20 03:34

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