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今天，我们继续推出机器学习在量化投资中的应用系列——LSTM在量化交易中的应用汇总（代码+论文）。希望大家可以学习到很多知识。这些资料是我们花了很长时间整理的。我们会一直秉承无偿分享的精神。给大家带来…
专栏首页量化投资与机器学习【代码+论文】最全LSTM在量化交易中的应用汇总【代码+论文】最全LSTM在量化交易中的应用汇总2018-01-292018-01-2918:57:57阅读2K0本文被2个清单收录，推荐清单量化投资我们的论坛社区上线啦...
【代码+论文】最全LSTM在量化交易中的应用汇总（第五期免费赠书活动来啦！）2017-11-2221:49来源:量化投资与机器学习编辑部我们会再接再厉成为全网优质的金融、技术类公众号我们的论坛社区上线啦！https://bbs.mlqi.org希望大家多去逛逛...
论文第四章构造了一种基于正则化方法ElasticNet与LSTM的多因子量化投资模型理论。验数据为2005年1月1日至2016年12月31日,所有沪深股票每日的股票因子值和收益率,共包括2915个交易日的3166只股票。
基于GRU改进的LSTM门控制长短期记忆网络的股票交易策略设计.本文是一篇金融论文研究，本文首先通过将LSTM算法与SVM、RNN等算法对比，得出LSTM算法更加适合量化投资的结论，但是由于单一LSTM模型对数据的分析能力和时间复杂度等因素不如复合LSTM-GRU模型...
金融论文：基于GRU改进的LSTM门控制长短期记忆网络的股票交易策略设计本文是一篇金融论文研究，本文首先通过将LSTM算法与SVM、RNN等算法对比，得出LSTM算法更加适合量化投资的结论，但是由于单一LSTM模型对数据的分析能力和时间复杂度等因素不如复合...
这是我们团队开发的深度学习模型在2016-2020年外汇投资上的收益曲线。这个模型在没有人工干预的情况下5年获得了10W美金的盈利，平均年化达到了100%。下面这张是我们把这个模型放到2010-2015的历史数据去测试得到的收益曲线，收益12W美元。...
期刊论文[1]基于正则化LSTM模型的股票指数预测[J].任君,王建华,王传美,王建祥.计算机应用与软件.2018(04)[2]深度学习在量化投资中的应用[J].李文鹏,高宇菲,钱佳佳,陈曦.统计与管理.2017(08)[3]经济时间序列的ARIMA类模型构建[J].刘明.统计与决策
总结.这三篇论文是近五年图神经网络和知识图谱在量化投资上的应用尝试，主要集中与挖掘企业之间的相关关系，但也存在一些问题，如三篇文章都没有很好的解决市场的动态性，企业间的关系是随时间不断变动的，并且使用一个静态的知识图谱或数据集...
[5]机器学习驱动的基本面量化投资研究[J].李斌,邵新月,李玥阳.中国工业经济.2019(08)[6]基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究[J].杨青,王晨蔚.统计研究.2019(03)[7]一种基于差分灰狼算法的消费者信心预测指数的设计[J].邹鸿飞,王建州.
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基于GRU改进的LSTM门控制长短期记忆网络的股票交易策略设计.本文是一篇金融论文研究，本文首先通过将LSTM算法与SVM、RNN等算法对比，得出LSTM算法更加适合量化投资的结论，但是由于单一LSTM模型对数据的分析能力和时间复杂度等因素不如复合LSTM-GRU模型...
金融论文：基于GRU改进的LSTM门控制长短期记忆网络的股票交易策略设计本文是一篇金融论文研究，本文首先通过将LSTM算法与SVM、RNN等算法对比，得出LSTM算法更加适合量化投资的结论，但是由于单一LSTM模型对数据的分析能力和时间复杂度等因素不如复合...
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期刊论文[1]基于正则化LSTM模型的股票指数预测[J].任君,王建华,王传美,王建祥.计算机应用与软件.2018(04)[2]深度学习在量化投资中的应用[J].李文鹏,高宇菲,钱佳佳,陈曦.统计与管理.2017(08)[3]经济时间序列的ARIMA类模型构建[J].刘明.统计与决策
总结.这三篇论文是近五年图神经网络和知识图谱在量化投资上的应用尝试，主要集中与挖掘企业之间的相关关系，但也存在一些问题，如三篇文章都没有很好的解决市场的动态性，企业间的关系是随时间不断变动的，并且使用一个静态的知识图谱或数据集...
[5]机器学习驱动的基本面量化投资研究[J].李斌,邵新月,李玥阳.中国工业经济.2019(08)[6]基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究[J].杨青,王晨蔚.统计研究.2019(03)[7]一种基于差分灰狼算法的消费者信心预测指数的设计[J].邹鸿飞,王建州.
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