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股市实战 开辟 | AI股市猜测实战:用LSTM神经网络猜测沪深300将来五日收益率

原题目:开辟 | AI股市猜测实战:用LSTM神经网络猜测沪深300将来五日收益率

AI科技评论按:BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的显示,模子在 15、16 年的回测收益率也很高 (利用默许因子收益率就到达 170% 阁下)。但是,StockRanker 在股灾期间回撤很大 (利用默许因子回撤 55%),是以需求择时模子,节制 StockRanker 在大盘走势欠好时的仓位。 LSTM(长短期记忆神经网络) 是一种擅长处置惩罚和猜测时候序列相干数据的 RNN。本文初步探讨了 LSTM 在股票市场的运用,进而将 LSTM 对沪深 300 将来五日收益率的猜测作为择时器并与 StockRanker 连系利用,在对回测收益率有较好包管的条件下,较为明显地下降了 StockRanker 的回撤。

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本文经由过程探究性地运用 LSTM 对沪深 300 将来五日收益率停止猜测,初步申明了 LSTM Networks 是可以用在股票市场上的。

股市就是如许,需求投资者有前瞻性。这一方面需求对峙大方向,不克不及因短线动摇随意马虎改动判定;另一方面又要捉住主线,需要时调仓换股,如许才干在一轮行情中获得理想收益。

标签: 大盘剖析 实战派 行情剖析 分类: 【行情战略】

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本日大盘高开低走,且有用放量,终究收出长阴,手艺破位但超跌显着。两市涨停个股近五十家,跌停近40家,构造分化较为显着。

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output 为将来 5 日收益 future_return_5(future_return_5>0.2, 取 0.2;future_return_5<-0.2, 取 - 0.2),为使练习结果加倍显着,output=future_return_5×10; features 均经由标准化处置惩罚 (在每一个样本内每一个 feature 标准化处置惩罚一次)。

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附:

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