基于深度学习的量化投资策略设计
计算机学院(国家示范性软件学院)
Quantitative Investment Strategy Design Based on Deep Learning
股票投资已成为众多家庭及个人理财的一种重要方式,然而,股票市场具有高风险与高收益并存的特性,股票价格的涨跌及变化趋势一直受政府、投资大众的普遍关注。
股市综合指数、股票价格的预测已经成为证券界和学术界的一个重要的研究课题。随着越来越多的人进入股市进行投资活动,人们迫切需要一种有效的分析方法,能够最大限度的增加收益,降低风险。因此,股市预测方法的研究具有极其重要的理论意义和应用价值。
国内外的很多学者提出了许多预测股市的方法。如证券投资分析方法、时间序列分析法、专家评估法、市场调查等方法。近年来,人工智能取得了飞速的发展,在金融领域,以欧美为中心,很多学者开展了神经网络的研究和应用
然而,虽然现有的预测方法能够较为准确的预测股价的发展方向,而不能为投资者提供一个完善的选股方案。目前还未有结合交易策略以及运用混合深度学习模型来构建一个综合性的量化选股平台;在一定程度上精确预测股价的同时,结合诸如股指做空、股票做多对冲市场风险+买入多只股票等多个交易策略,设法回避市场和个股风险,让投资者获得稳定的正收益。
本项目的目标是实现金融市场的价值发现功能,指导投资者理性投资,也可以帮助市场管理者发现整个交易市场可能存在的风险以及部分上市企业价格的非理性情况。