發(fā)布時(shí)間：2021-10-16 17:28

　　2020年2月12號(hào)到3月16日,美國(guó)道瓊斯指數(shù)在35天內(nèi)從最高的29568.57跌到18917.46,跌幅達(dá)到36.02%。期間出現(xiàn)多次熔斷,很多投資者面臨著巨大的財(cái)務(wù)問題,甚至破產(chǎn)。與之不同的是西蒙斯創(chuàng)辦的大獎(jiǎng)?wù)禄?在瘋狂熔斷的3月,大獎(jiǎng)?wù)禄皤@得了9.9%的純利潤(rùn)回報(bào),而該基金避免損失的秘訣其實(shí)是量化投資。作為量化投資的分支之一,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)股票價(jià)格趨勢(shì)在過去幾年中已經(jīng)成為了一個(gè)熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。本文主要研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在量化選股上的應(yīng)用。針對(duì)2016年2月1日到2020年2年1日四年的所有A股,通過預(yù)測(cè)A股未來一周的股價(jià)趨勢(shì)來選出表現(xiàn)更好的三個(gè)個(gè)股。為了符合預(yù)測(cè)一周內(nèi)的股價(jià)趨勢(shì),本文選擇了影響股價(jià)趨勢(shì)的5個(gè)技術(shù)指標(biāo)（最高價(jià)、最低價(jià)、開盤價(jià)、收盤價(jià)和換手率）,通過利用過去34個(gè)日數(shù)據(jù)和過去30個(gè)周數(shù)據(jù),將一維的時(shí)間序列變成了一個(gè)64×5的二維數(shù)據(jù),然后以周為步長(zhǎng)向前延伸,窗口化生成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。本文研究了隱藏層的層數(shù)、批次、迭代次數(shù)以及優(yōu)化器等參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響并對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化,并用這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)個(gè)股漲跌進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)效果都... 

【文章來源】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三層神經(jīng)元感知器

2基于數(shù)據(jù)模型的量化交易基本原理11MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與層之間是全連接的（全連接是上一層的任何一個(gè)神經(jīng)元與下一層的所有神經(jīng)元都有連接）。MLP可以看做是一個(gè)有向圖，其存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)全連接層連接到下一層。除了輸入節(jié)點(diǎn)外，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)神經(jīng)元，這些神經(jīng)元的末端都是一個(gè)非線性激活函數(shù)。2.1.2常見的激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有權(quán)重、偏置和激活函數(shù)這三個(gè)基本要素。權(quán)重表示神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，偏置是模型的一個(gè)重要參數(shù)，激活函數(shù)其實(shí)是具有非線性映射的功能。激活函數(shù)可以將輸出結(jié)果限定在一定數(shù)值范圍內(nèi)，一般（-1~1）或（0~1）之間。常見的激活函數(shù)有以下幾種：1、sigmoid激活函數(shù)1()1exsigmoidx(2-1)圖2-2sigmoid曲線圖圖2-2為sigmoid函數(shù)曲線圖，sigmoid函數(shù)經(jīng)常被大家所使用，其主要原因是：它的輸出處于[0，1]范圍內(nèi)，特別適用于輸出概率的模型。由于任何概率的取值在0和1范圍之間，所以sigmoid激活函數(shù)是最好的選擇之一。這個(gè)函數(shù)是單調(diào)的，但是其導(dǎo)數(shù)不是，sigmoid激活函數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的時(shí)候無法收斂。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化模型研究122、tanh激活函數(shù)tanh()xxxxeexee(2-2)圖2-3tanh曲線圖如圖2-3所示，tanh激活函數(shù)的曲線與sigmoid激活函數(shù)的曲線相似，但是要比sigmoid激活函數(shù)好。Tanh激活函數(shù)的取值范圍是（-1，1）。tanh激活函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：如果輸入為負(fù)數(shù)，則輸出也為負(fù)數(shù)；輸入為0，則輸出也近似為0。該函數(shù)是可微分、單調(diào)的，但其導(dǎo)數(shù)不單調(diào)。Tanh激活函數(shù)主要用于分類。Tanh和sigmoid激活函數(shù)都可用于前饋網(wǎng)絡(luò)。3、relu激活函數(shù)(RectifiedLinearUnit)[36]R(x)max(0,x)(2-3)


本文編號(hào)：3440213