摘要：
导语：本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。并在BigQuant人工智能量化投资平台进行实现。 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 阅读全文
摘要：
摘要：BigQuant人工智能量化投资平台上的StockRanker算法在选股方面有不俗的表现，模型在15、16年的回测收益率也很高(使用默认因子收益率就达到170%左右)。然而，StockRanker在股灾时期回撤很大(使用默认因子回撤55%)，因此需要择时模型，控制StockRanker在大盘走 阅读全文
摘要：
LSTM Networks应用于股票市场探究之Sequential Model 整个模型只有一个input（6 features * 30 time series）LSTM future_return_5作为output（time series=30,features=[‘close’,‘open’ 阅读全文
摘要：
LSTM Networks应用于股票市场之Functional Model。本文是已初步探索，如下示例中 使用 LSTM 预测沪深300 涨跌。 用一个input（6 features * 30 time series）训练LSTM，将训练结果与另一个辅助性输入label(np.round(clos 阅读全文
摘要：
本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可前往BigQuant人工智能量化投资平台克隆此策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (De 阅读全文