版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、內(nèi)容目錄深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與投資...................................................................................................5遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN...............................................................................................5長(zhǎng)短
2、期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)..............................................6循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分行業(yè)多因子選股模型..........................................................................8樣本數(shù)據(jù)參數(shù)..........................................................8循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、模型參數(shù)..................................................9循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分行業(yè)訓(xùn)練結(jié)果............................................................................11行業(yè)劃分.............................................................11訓(xùn)練結(jié)果.
4、............................................................11循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型行業(yè)大類(lèi)選股效果.........................................................................13結(jié)論.................................................................
5、.........................................................16附錄:?jiǎn)涡袠I(yè)訓(xùn)練結(jié)果..............................................................................................17國(guó)信證券投資評(píng)級(jí)...............................................
6、......................................................28分析師承諾...............................................................................................................28風(fēng)險(xiǎn)提示..........................................
7、.........................................................................28證券投資咨詢(xún)業(yè)務(wù)的說(shuō)明..........................................................................................28圖40:信息技術(shù)行業(yè)訓(xùn)練及測(cè)試損失(loss)...................
8、......................................24圖41:信息技術(shù)行業(yè):上漲下跌概率排名前20%組合.............................................24圖43:金融行業(yè)訓(xùn)練及測(cè)試準(zhǔn)確率...........................................................................25圖44:金融行業(yè)訓(xùn)練及測(cè)試損失
9、(loss)................................................................25圖45:金融行業(yè):上漲下跌概率排名前20%組合....................................................25圖46:房地產(chǎn)行業(yè)訓(xùn)練及測(cè)試準(zhǔn)確率......................................................
10、.................26圖47:房地產(chǎn)行業(yè)訓(xùn)練及測(cè)試損失(loss).............................................................26圖48:房地產(chǎn)行業(yè):上漲下跌概率排名前20%組合................................................26圖49:?jiǎn)蝹€(gè)行業(yè)測(cè)試集預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率..........................
11、.................................................27表1:樣本行業(yè)大類(lèi)劃分...........................................................................................11表2:行業(yè)大類(lèi)各階段準(zhǔn)確率表現(xiàn)..................................................
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于長(zhǎng)短記憶模式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM--RNN)的異步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電商需求預(yù)測(cè)的研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期銷(xiāo)售預(yù)測(cè).pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電價(jià)預(yù)測(cè).pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究.pdf
- 基于憶阻遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶分析與設(shè)計(jì)
- 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf
- 基于WNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf
- 金融工程專(zhuān)題報(bào)告多因子模型與行業(yè)輪動(dòng)模型的結(jié)合
- 可轉(zhuǎn)債專(zhuān)題研究之二可轉(zhuǎn)債多因子選債策略
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf
- 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)論文:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究-(word可編輯)
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf
- 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期交通預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)功率短期預(yù)測(cè)方法研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論