LSTM Networks 应用于股票市场探究

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LSTM Networks 应用于股票市场探究

玄学酱 2017-08-02 15:21:00 浏览1476
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LSTM Networks 应用于股票市场探究

摘要:BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现,模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 170% 左右)。然而,StockRanker 在股灾时期回撤很大 (使用默认因子回撤 55%),因此需要择时模型,控制 StockRanker 在大盘走势不好时的仓位。 LSTM(长短期记忆神经网络) 是一种善于处理和预测时间序列相关数据的 RNN。本文初步探究了 LSTM 在股票市场的应用,进而将 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率的预测作为择时器并与 StockRanker 结合使用,在对回测收益率有较好保证的前提下,较为显著地降低了 StockRanker 的回撤。

LSTM Networks(长短期记忆神经网络)简介

LSTM Networks 是递归神经网络(RNN

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