利用深度学习对股票图形的特征进行学习，进而转化为512维的向量。其次，计算不同股票之间的相关性，利用网络科学方法生成股票加权网络，并利用快速聚类方法获得不同的类别。最后，选取每个类中Sharp比例最高的的股票构建投资组合。 2019年度精选论文汇总：量化、交易、策略、算法 量化投资与机 … 量化投资与机器学习编辑部出品 前言 我们整理了一些在2019年较好的量化、交易、策略论文供大家学习。 希望大家不要像这样 1月论文 1、多模态深度学习在股票短期波动预测中的应用 下载地址：网页链接 2、校准波动模型：一种卷积神经网络方法 下载地址：网页链接 【上海-浦东新区深度学习量化研究员_深度学习量化研究员招聘_上 … 上海-浦东新区深度学习量化研究员上海稳博投资管理有限公司招聘，前程无忧官方网站，提供最新最全上海稳博投资管理有限公司招聘职位，以及上海-浦东新区深度学习量化研究员相关职业信息。帮助您顺利获得上海-浦东新区深度学习量化研究员的职位，前程无忧招聘网站助您开启崭新职业生涯
开盘价和收盘价代表股票在某一天交易的起始价和最终价。 最高价、最低价和最后交易价表示当天股票的最高价、最低价和最后交易价格。 交易总量是指当天买卖的股票数量，而营业额(Lacs)是指某一特定公司在某一特定日期的营业额。
深度学习模型训练：每半年滚动更新模型，采用最近4年的样本作为训练集. 策略回测：2011年1月-2018年4月30日. 交易成本：千分之三. 普通的深度学习选股策略. 2011年以来，年化收益率19.71%，最大回撤 -5.35%，胜率为 69.5%，信息比2.47。 风险中性的深度学习选股策略 深度学习股票 - 随意贴 深度学习做股票预测靠谱吗? 1465x615 - 79kb - png. 深度学习技术在股票交易上的应用研究调查_爱. 720x395 - 125kb - jpeg. 深度学习做股票预测靠谱吗? 513x329 - 40kb - png. 操盘笔记:深度解析股票概率学 布局庄家坐等涨. 640x292 - 13kb - jpeg. 海康威视携英伟达 发布深度学习智能 App Store 上的“火球股票-炒股选股股票交易入门” Nov 09, 2018
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在过去的几个月中，我对深度学习非常着迷，特别是它在自然语言处理中的应用。我的大部分职业生涯都是在金融领域度过的，特别是在算法交易和交易数据替换方面。 使用机器学习和深度学习预测股票价格（Python实现） 介绍. 预测股票市场如何表现是最困难的事情之一。预测涉及很多因素-物理因素和生理因素，理性和非理性行为等。所有这些因素共同导致股票价格波动，很难以高精度预测。 深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码） 49450 2017-12-23 背景知识最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍，发现可以work。 于是就花了两个晚上的时间学习了下代码，顺便把核心的内容翻译成中文 5月20日将召开"wavesummit2020"深度学习开发者峰会。据息，本次峰会将采取线上直播的形式召开。5月20日主论坛于上午十点开始，下午还有六节公开课。
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机器学习多因子选股模型:从股票特征中提取信息，对股票未来的收益进行预 测，选出能够产生超额收益的股票组合。普通的样本标注方法 因子标准化： 经过行业和市值中性化之后，深度学习因子更少受到流通市值因子的影响。用普通深度学习模型的ic对风险中性深度学习模型的ic进行回归，r方为0.84。 擅长领域：软件开发,量化交易,深度学习 讲师介绍：20年企业以及互联网软件开发经验，开发过互联网广告、大型企业组织项目资产管理、股票期货数字货币高频自动化交易系统、全市场数据流图式分析系统等，熟悉分层、消息驱动、微内核、微服务，低延迟等多种软件系统架构模式，掌握Java、C++ 深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码） Alan_Fire 2018-09-29 原文. 背景知识. 最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍，发现可以work。 近年来，强化学习在电子游戏、棋类、决策控制等领域取得了巨大进展，也带动着金融交易系统的迅速发展.金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点，特别是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义.以金融领域常用的强化学习模型的发展为脉络，对交易系统、自适应算法 创 新 论 坛 -----D O I： 10.16660/ j .c n k i . 1 6 7 4-098 X 2017 NO.06 Science and Technology Innovation Herald 科技创新导报 .2017.06.247 基于深度学习的配对交易策略① 叶映彤蔡熙腾李雅妮蔡向高 ( 中 山 大 学 资 讯 管 理 学 院 广 东 广 州 510000) 摘 要 ： 随着我国金融创新的推进， 量化交易逐渐在我国证券市场中发芽 量化投资与机器学习编辑部出品 前言 我们整理了一些在2019年较好的量化、交易、策略论文供大家学习。 希望大家不要像这样 1月论文 1、多模态深度学习在股票短期波动预测中的应用 下载地址：网页链接 2、校准波动模型：一种卷积神经网络方法 下载地址：网页链接 避开大V黑嘴推票，躲开各种群里的伪专家。 这里只有大数据的分析，人工智能量化策略，精心挑选每一支股票。 【省心省时】跟随指标买入，实时买卖点推送； 【最高胜率】团队6年实战验证，最高胜率达95%； 【可靠权威】只有机器的深度学习，没有黑嘴大V。 火球股票团队集合金融专家、策略
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