【摘 要】
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近十年随着AI算法技术的不断发展,以及AI算法在各个领域的广泛应用,如计算机视觉图像处理,自然语言处理等等.机器学习以及深度学习算法在股票市场的应用正在慢慢取代传统的统
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近十年随着AI算法技术的不断发展,以及AI算法在各个领域的广泛应用,如计算机视觉图像处理,自然语言处理等等.机器学习以及深度学习算法在股票市场的应用正在慢慢取代传统的统计量化方法,逐渐成为了私募机构,券商等资金雄厚的参与者的主要技术手段.由于股票市场是一个信息量庞大,拥有多维度噪音的市场,所以无论是股票数据的处理,样本的处理,深度学习模型的搭建都是前后联系紧密,因此可以看出要做出一套有效的样本和模型的难度是比较大的.AI算法运用于股票市场,大多数人会从时间序列建模的角度去研究和解决,近年来ARIMA模型,基于深度学习的循环神经网络RNN,LSTM等算法构建的模型是现在应用在研究股票市场较多的模型.但不要忽略一个强大的网络:卷积神经网络.它不仅仅只能用于图像处理方面,在股票市场的应用也可以达到相当理想的效果.本文是以实盘为目的研究深度学习模型在股票市场的实践应用,在A股市场T+1交易规则的条件下,探讨如何将深度学习算法合理运用到A股市场,并提供了具体的思考方向.
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