深度学习

Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination

作者：Adriano Koshiyama, et al.

出处：Quantitative Finance, 2020-09-01

摘要

系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生

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

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。

下表展示了周度调仓的中证50

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

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。

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

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

保存csv方法：

p

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

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

感觉很慢，这个效率很低啊

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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？

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'] =

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。

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？

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

AIStudio 使用常见问题

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

{{membership}}

[/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4-42db-bb79-1321ba5e4c59.pdf](/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4

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%%BigQuant_ChatGPT

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• %%BigQuant_ChatGPT 你好

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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

用ChatGPT生成的ChatGPT教程

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？

模型板块包含了AI算法模型，多因子模型等一些研究内容。

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

策略案例

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

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