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機器學習之神經網絡入門
2018-07-28
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機器學習之神經網絡入門

神經網絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。神經網絡用途極其廣泛，本文采用神經網絡算法用于金融領域量化選股策略。

神經網絡原理

神經網絡中最基本的成分是神經元模型，在生物神經網絡中，每個神經元與其他神經元相連，當它“興奮”時，就會向相連的神經元發送化學物質，從而改變這些神經元的電位；如果某神經元的電位超過了一個“閾值”，那么它就會被激活，即“興奮”起來，向其他神經元發送化學物質。下圖為M-P神經元模型：

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

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

基于神經網絡的量化選股策略

策略思想：選取一些常用技術指標作為訓練樣本特征集，對于類別，如果未來20個工作日上漲幅度超過10%則標記為1，否則為-1，采用神經網絡算法進行訓練，預測結果為1且未持倉則買入，預測結果為-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;'>神經網絡算法解決有監督學習的分類問題，特征因子選取了2015-01-05那天上證50指數成份股的總市值，OBV能量潮，市盈率，布林線，KDJ隨機指標，RSI相對強弱指標共6個指標。

數據標準化：數據標準化方法有很多，本文采用高斯預處理方法，即每個特征因子減去它對應的均值再除以它的標準差((x-x.mean)/x.std)。




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