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[量化金融] 利用深度神经网络增强时间序列动量策略 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-6-14 10:48:44
Kosowski,“揭开时间序列动量策略的神秘面纱:波动率估值器、交易规则和成对相关性”,SSRN,2017年。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=2140091[9] 和O.van Hemert,《波动率目标的影响》,SSRN,2018年。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=3175538[10] N.Laptev、J.Yosinski、L.E.Li和S.Smyl,“uber的时间序列极端事件预测与神经网络”,inTime系列研讨会–国际机器学习会议(ICML),2017年。[11] B.Lim和M.van der Schaar,“疾病图谱:使用深度学习导航疾病轨迹”,摘自《第三届医疗保健机器学习会议论文集》,第137-160页。[12] Z.Zhang、S.Zohren和S.Roberts,“DeepLOB:极限订单书的深度卷积神经网络”,IEEETransactions on Signal Processing,2019年。[13] I.Goodfello、Y.Bengio和A.Courville,《深度学习》。麻省理工学院出版社,2016年,http://www.deeplearningbook.org.[14] Y.Bengio、A.Courville和P.Vincent,“表征学习:回顾和新观点”,IEEE Transactionson模式分析和机器智能,第35卷,第8期,第1798-18281013页。[15] M.Abadi等人,《TensorFlow:异构系统上的大规模机器学习》,2015年,Tensor Flow提供的软件。组织。[在线]。可用:https://www.tensor流量。org/[16]Z.Lin、A.Desmaison、L.Antiga和A.Lerer,“PyTorch中的自动分化”,在Autodiff研讨会-神经信息处理会议(NIPS)上,2017年。[17] S.Makridakis、E.Spiliotis和V.Assimakopoulos,“M4竞赛:结果、发现、结论和未来之路”,《国际预测杂志》,第34卷,第4期,第802-8082018页。[18] 竞争:引入一种新的混合es rnn模型。[在线]。可用:https://eng.uber.com/m4-forecasting-competition/[19] M.Binkowski、G.Marti和P。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-14 10:48:52
Donnat,“第35届机器学习国际会议自回归会议录,机器学习研究会议录,第80卷,2018年,第580-589页。[20]和T.Januschowski,“时间序列预测的深层状态空间模型”,神经信息处理系统进展31(NeurIPS),2018年。[21]M.Fraccaro、S.Kamronn、U.Paquet和O.Winther,“无监督学习的角度识别和非线性动力学模型”,神经信息处理系统进展30(NIPS),2017年。【22】I.Goodfello、J.Pouget Abadie、M.Mirza、B.Xu、D.WardeFarley、S.Ozair、A.Courville和Y.Bengio,“GenerativeSystems 27(NIPS),2014。【23】S.Gu、B.T.Kelly和D.Xiu,“通过机器学习的经验资产定价”,芝加哥布斯研究论文第18-04号;2017年2018年第31届澳大拉西亚金融和银行会议。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=3159577[24]S.Kim,“通过深入金融市场加强动量战略:从深度学习的角度”,SSRN,2018年。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=3141294【26】S.Ghoshal和S.Roberts,“阈值ConvNet集合:金融科技研讨会–知识发现和数据挖掘(KDD)会议,2018。【27】W.Bao、J.Yue和Y.Rao,“使用堆叠自动编码器和长期短期记忆的金融时间序列深度学习框架”,《公共科学图书馆综合》(PLOS ONE),第12卷,第7期,第1-24页,2017年。[28]2015.《金融经济学》,第122卷,第2期,第221-247页,2016年。[30]R.Martins和D.Zou,“动量策略提供了一个倾斜的积极点”,风险杂志,2012年。【31】P.Jusselin、E.Lezmi、H.Malongo、C.Masselin、T.Roncalli和T.-L.Dao,“理解动量风险溢价:通过趋势跟踪战略的深入旅程”,SSRN,2017年。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=3042173[32]他们获得了,”Wilmott杂志,2016年。【33】L.M.Rotando和E.O。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-14 10:48:55
索普,《凯利标准与股票市场》,《美国数学月刊》,第99卷,第10期,第922-9311992页。【34】W.F.Sharpe,“Sharpe比率”,《港口管理杂志》,第21卷,第1期,第49-58页,1994年。【35】N.Jegadeesh和S.Titman,“买入赢家和卖出输家的回报:对股市效率的影响”,《金融杂志》,第48卷,第1期,第65-91页,1993年。[36]-,“动量策略的可行性:对第699-7202001页的评估。[37]J.Rohrbach、S.Suremann和J.Osterrieder,“重新审视货币的动量和趋势跟踪交易策略-学术界和工业界的结合”,SSRN,2017年。[在线]。可用:https://ssrn.com/abstract=2949379【38】加工(NeurIPS),2018年。【39】S.Hochreiter和J.Schmidhuber,“长期-短期记忆”,《神经计算》,第9卷,第8期,第1735-17801997页。[40]“WaveNet:原始音频的生成模型”,CoRR,vol.abs/1609.034992016。【41】D.Silver、J.Schrittwieser、K.Simonyan、I.Antonoglou、A.Huang、A.Guez、T.Hubert、L.Baker、M.Lai、A.Bolton、Y.Chen、T.Lillicrap、F.Hui、L.Sifre、G.van den Driessche,《人类知识》,《自然》,第550卷,第354–页,2017年。[42]P.N.Kolm和G.Ritter,“动态复制和对冲:强化学习方法”,《金融数据科学杂志》,第1卷,第1期,第159-1712019页。【43】H.B¨uhler、L.Gonon、J.Teichman和B.Wood,“深度对冲”,arXiv电子印刷,第arXiv页:1802.030422018年。[44](ICLR),2015年。【45】N.Srivastava,G.Hinton,A.Krizhevsky,I.Sutskever,andR。Salakhutdinov,“辍学:防止神经网络过度拟合的简单方法”,《机器学习研究杂志》,第15卷,1929-19582014页。【46】信息处理系统29(NIPS),2016年。【47】clc。html。[48]B.Lim、S.Zohren和S.Roberts,“递归神经滤波器:预测”,arXiv e-prints,第arXiv页:1901.0809612019年。附录A。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-14 10:48:58
数据集详细信息与Pinnacle Data Corp CLC数据库中的数据集详细信息相比,<10%–按资产类别细分如下:1)商品:识别说明BC BRENT原油,compositeBG BRENT GASOIL,comp。BO豆油CC椰油原油CT棉#2C康达牛奶III,公司。FC FEEDER CATTLEGC GOLD(COMMEX)GI GOLDMAN SAKS C。

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