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機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門
2018-07-28
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機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用途極其廣泛，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于金融領(lǐng)域量化選股策略。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的成分是神經(jīng)元模型，在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元與其他神經(jīng)元相連，當(dāng)它“興奮”時，就會向相連的神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)，從而改變這些神經(jīng)元的電位；如果某神經(jīng)元的電位超過了一個“閾值”，那么它就會被激活，即“興奮”起來，向其他神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)。下圖為M-P神經(jīng)元模型：

在這個模型中，神經(jīng)元接收到來自n個其他神經(jīng)元傳遞過來的輸入信號，這些輸入信號通過帶權(quán)重的連接進(jìn)行傳遞，神經(jīng)元接收到的總輸入值將與神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，然后通過“激活函數(shù)”處理以產(chǎn)生神經(jīng)元的輸出。

理想中的激活函數(shù)是上圖中的(a)階躍函數(shù)，它將輸入值映射為輸出值“0”或“1”，顯然“1”代表神經(jīng)元興奮，“0”代表神經(jīng)元抑制，但由于其不連續(xù)，不光滑的性質(zhì)，所以實際常用（b)Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)。把許多個這樣的神經(jīng)元按一定的層次結(jié)構(gòu)連接起來，就得到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化選股策略

策略思想：選取一些常用技術(shù)指標(biāo)作為訓(xùn)練樣本特征集，對于類別，如果未來20個工作日上漲幅度超過10%則標(biāo)記為1，否則為-1，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測結(jié)果為1且未持倉則買入，預(yù)測結(jié)果為-1且已持倉則賣出。

特征因子選?。罕疚牟捎?a href='/map/shenjingwangluo/' style='color:#000;font-size:inherit;'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解決有監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類問題，特征因子選取了2015-01-05那天上證50指數(shù)成份股的總市值，OBV能量潮，市盈率，布林線，KDJ隨機(jī)指標(biāo)，RSI相對強(qiáng)弱指標(biāo)共6個指標(biāo)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有很多，本文采用高斯預(yù)處理方法，即每個特征因子減去它對應(yīng)的均值再除以它的標(biāo)準(zhǔn)差((x-x.mean)/x.std)。



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