基于深度学习与多视角结合的量化投资模型应用研究

发布时间：2020-05-28 22:32

【摘要】：金融领域是人工智能的重要应用领域之一。量化投资模型研究主要集中于基于单视角、传统机器学习和深度学习算法,但单视角研究存在局限性,为此本文进行如下研究:1)设计深度学习与多视角结合的短期择时分类模型——DMVSTC模型。为了解决视角单一的局限性问题,本文设计的模型引入了多视角,并与深度学习相结合进行短期择时研究。首先,根据不同技术指标训练出5个卷积神经网络模型,分别进行股票趋势分类,得到图像分类视角结果值;其次,训练LSTM模型完成股票收盘价预测,处理后获得股价预测视角结果值;然后,利用网络爬虫技术抓取数据并对其进行文本分析处理及函数判断,得到情绪指标视角结果值;最后,对以上三个视角采用GBDT算法进行信息融合完成股票短期择时分类。回测实验表明相同视角情况下,多技术指标优于单技术指标;相同技术指标情况下,三个视角优于两个视角。2)设计基于敏感指标优化的DMVSTC模型——SIDMVSTC模型。针对DMVSTC模型,无法解决特殊因素对结果起决定性影响的问题,本文在该模型信息融合阶段进行优化,利用“敏感指标”约束方程取值,回测实验证明SIDMVSTC模型效果优于DMVSTC模型。3)设计实现多视角数据集成系统。为了获取模型中三个视角的数据信息,根据系统的需求分析,本文设计实现了交易数据处理子系统和情绪指标网络爬虫子系统。
【图文】：

图 1 池化采样方式图接层神经网络隐含层末端部分即是全连接层，在整个网络中充当“分池化层和激活函数层等操作如果被看作是将原始数据映射到隐层则是将网络学习到的“分布式特征表示”映射到样本的标记全部结点均与全连接层的每个结点进行连接，目的是将前层网络来。因为全连接层的特性导致其参数数量是所有层中最多、耗et 寻求了 CNN 模型深度与性能的相关性，通过不断堆叠 3*3 微化层，构筑成 16-19 层的卷积神经网络。在图 2 是 VGGNet 各级 是 VGGNet 各级别的参数量中不难觉察，从 A 到 E 网络层持续量增速放缓，关键原因是最后 3 个全连接层具有大参数量，其它而卷积层相对较耗时。

图 1 池化采样方式图网络隐含层末端部分即是全连接层，在整个网络中充当化层和激活函数层等操作如果被看作是将原始数据映射到是将网络学习到的“分布式特征表示”映射到样本的标结点均与全连接层的每个结点进行连接，目的是将前层因为全连接层的特性导致其参数数量是所有层中最多、求了 CNN 模型深度与性能的相关性，通过不断堆叠 3，，构筑成 16-19 层的卷积神经网络。在图 2 是 VGGNetVGGNet 各级别的参数量中不难觉察，从 A 到 E 网络层速放缓，关键原因是最后 3 个全连接层具有大参数量，积层相对较耗时。
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51;TP18

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本文编号：2685925